基于数据挖掘技术大肠肿瘤高危人群发病预警研究

摘要：

目的 评价基于肿瘤标志物检测与APCS评分系统筛查的人工神经网络对大肠肿瘤高危人群发病风险预警的价值.方法 经病理确诊大肠癌101例、大肠息肉组110例和对照组96例,进行肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)联合检测并接受APCS评分系统筛查,同时应用数据挖掘技术(人工神经网络技术)建立肿瘤标志物-APCS评分-人工神经网络模型(简称数据挖掘模型)进行发病风险预测.结果 数据挖掘模型诊断大肠癌敏感度为81.07％、特异度为87.21％、准确度为84.69％、ROC曲线下面积为0.853;APCS评分系统筛查敏感度为86.32％、特异度为74.86％、准确度为70.05％、ROC曲线下面积为0.602;肿瘤标志物联合检测敏感度为92.38％、特异度为60.47％、准确度为67.41％、ROC曲线下面积为0.501.结论 基于肿瘤标志物检测与APCS评分系统筛查的人工神经网络模型提高了对大肠癌的预测准确性.

关键词：大肠肿瘤、APCS评分系统、肿瘤标志物、人工神经网络、ROC曲线

所属期刊栏目：30

分类号：R735.3+4(肿瘤学)

资助基金：2015年浙江省医学会正大青春宝肿瘤科研专项;2019年浙江省医药卫生科技计划项目青年人才计划

在线出版日期：2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2572-2574,2585