一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇浓度的新方法

目的:评估一种基于人工智能技术推导低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)浓度的新方法。方法:收集云南省阜外心血管病医院2017年9月至2021年11月血脂测定数据共118449例样本,整理血脂数据获取特征,构建一种基于人工智能技术推导LDL-C浓度的极限树回归(ETR)模型(LDL-ETR模型)。用LDL-ETR模型的预测值和LDL-C实测值同计算LDL-C浓度的常用公式[Martin/Hopkins公式(LDL-M公式)、Sampson公式(LDL-S公式)、Friedewald公式(LDL-F公式)]进行比较分析。结果:LDL-ETR模型预测值与实测值拟合优度为0.9940,不确定度为12.2109,相关系数为0.9970。当甘油三酯(TG)在0.89~885.11 mg/dl的全浓度范围内,LDL-ETR模型预测值与实测值之间差值为(-0.00±3.50)mg/dl,优于LDL-M公式[(-5.41±7.43)mg/dl]、LDL-S公式[(-6.80±10.91)mg/dl]和LDL-F公式[(-10.06±13.90)mg/dl],P均<0.001;TG对LDL-ETR模型基本无干扰。在测试集总体21398例样本中,LDL-ETR模型中有20101例样本(93.94%)与实测值一致,一致性较好。LDL-ETR模型预测值的逻辑错误率较低,为0.04%,仅次于LDL-M公式的0.02%(P=0.17)。通过学习曲线证明,LDL-ETR模型预测结果适用于相同检验系统的其它样本。结论:这种基于人工智能技术以血脂数据集构建的LDL-ETR模型可较准确地预测LDL-C浓度,相比常用公式,该模型在高或低TG下的预测结果均较好。

民间草药臭灵丹抑菌作用的实验研究

目的:研究臭灵丹茎、叶乙醇提取物抑菌作用。方法:乙醇超声提取臭灵丹叶、茎流浸膏,供试菌为金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、大肠埃希菌,滤纸扩散法研究臭灵丹相对抑菌活性,试管稀释法测量臭灵丹药物的最低抑菌浓度(MIC)。结果:臭灵丹茎、叶提醇液对金黄色葡萄球菌平均抑菌圈直径最大分别为8.92mm、12.71mm;茎、叶两部位醇最小抑菌浓度分别为茎1g/m L、叶0.125g/m L。结论:臭灵丹茎、叶醇提物对金黄色葡萄球菌抑菌作用较强,叶醇提物抑菌效果更佳。