基于反向传播神经网络算法建立识别定量测量程序随机误差的方法及性能评价

摘要：

目的:利用反向传播神经网络（BPNN）算法，建立一种可以识别血糖项目随机误差的实时质控新方法并评价模型效能。方法:通过北京朝阳医院实验室信息系统导出2019年1月至2020年7月在西门子advia2400分析系统上报告的全部患者血糖信息，共计219 000条，作为本研究的无偏数据。人为引入6个偏差生成相应的有偏数据，每种偏差下用2种算法测试。进行计量学及临床评价。结果:BPNN步长设置为10，全部偏差下假阳性率均在0.1%以内；MovSD的最佳步长为150，拦截限为10%，全部偏差下假阳性率为0.38%，比BPNN高0.28%。MovSD在0.5与1误差因子下全部未检出，误差因子>1之后，可检出，但MNPed偏高；而BPNN在全部偏差下MNPed均低于MovSD，两者相差最高达91.67倍。计量学溯源过程生成460 000条参考数据，采用参考数据评定BPNN模型的不确定度仅为0.078%。结论:成功建立了基于BPNN算法识别检测过程随机误差的实时质控方法，模型准确度高，临床效能显著优于MovSD方法。

关键词：人工智能、反向传播神经网络、随机误差、实时质控、患者数据

所属期刊栏目：45

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：543-548