BP神经网络在预测血液病患者医院感染中的应用

摘要：

目的 通过分析成年血液病患者的数据,建立BP神经网络模型对患者发生医院感染进行预测.方法 分析5 555例成年血液病患者的临床资料,按有无感染分为两组,结合主要指标建立BP网络预测模型,并进行模型验证,检测网络的稳定性,于[0,1]内间隔0.01选取阈值,对模型进行检验,并与传统logistic回归模型预测结果进行对比.结果 神经网络模型检测阈值＜0.39时,随阈值的增大总准确率逐渐升高;阈值＞0.39时,总准确率随阈值的增大呈下降趋势,以0.39为阈值,测试样本预测结果,敏感度为0.520,特异度为0.870,阳性预测值为0.371,阴性预测值为0.924,与实际感染情况比较,BP神经网络模型医院感染预测准确率为82.49％,高于多元logistic回归模型的预测结果74.13％.结论 利用BP神经网络模型对血液病患者医院感染预测有良好的效果.

关键词：BP神经网络、血液病、医院感染、预测

所属期刊栏目：24

分类号：R552(血液及淋巴系疾病)

资助基金：全军医学科学技术研究“十二五”计划保健专项基金资助项目11BJZ01

在线出版日期：2014-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1542-1544