10.3969/j.issn.2095-3097.2023.04.010
FCNN模型对妊娠早期高血压和子痫前期-子痫发病风险的预测价值
目的 分析全连接神经网络(FCNN)模型对妊娠早期高血压及子痫前期-子痫发病风险的预测价值.方法 收集2017-2020 年727 例妊娠11~13+6周孕妇病历资料,包括妊娠期高血压及子痫前期-子痫发病的高危因素.检测孕妇外周血胎盘生长因子、妊娠相关血浆蛋白-A(PAPP-A)水平及双上肢血压数值.应用人工智能深度学习技术构建FCNN模型,采用受试者工作特征曲线分析其对妊娠期高血压及子痫前期-子痫发病的预测效能,并与美国妇产科医师学会(ACOG)、英国国家卫生与临床优化研究所(NICE)方法的预测效能比较,同时评估高危因素对疾病发病风险的影响.结果 727 例诊断妊娠期高血压或子痫前期-子痫73 例,发病率为10.04%.FCNN模型对妊娠早期高血压及子痫前期-子痫发病的检出率为 95.45%,假阳性率为 30.61%,预测发病风险的曲线下面积(AUC)为0.826(95%CI:0.755,0.897).ACOG方法的检出率为86.36%,假阳性率为63.27%,预测发病风险的AUC为 0.612(95%CI:0.500,0.724).NICE方法的检出率为59.09%,假阳性率为 11.22%,预测发病风险的AUC为 0.742(95%CI:0.614,0.869).FCNN模型计算已知高危因素的影响系数,其中位列前5 位的是PAPP-A、多胎妊娠、子痫前期家族史、糖尿病病史、妊娠间隔时间>10 年,影响系数分别为 8.30、7.74、7.45、7.12、7.00.结论 FCNN模型对妊娠早期高血压及子痫前期-子痫发病的预测效能较好,优于ACOG、NICE方法.FCNN模型还能评估高危因素对此类疾病发生的影响水平,有望成为疾病早期预测的有益参考和补充.
妊娠期高血压、子痫前期、子痫、全连接神经网络、预测、高危因素、妊娠相关血浆蛋白-A、受试者工作特征曲线
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R714.246(妇产科学)
吴阶平医学基金320.6750.17190
2023-09-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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