目的探讨人工神经网络(artificial neural network,ANN)智能预测方法结合中医证候特征预测老年乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)相关原发性肝癌患者临床预后。方法以408例老年HBV相关原发性肝癌患者为研究对象,收集数据资料并进行...目的探讨人工神经网络(artificial neural network,ANN)智能预测方法结合中医证候特征预测老年乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)相关原发性肝癌患者临床预后。方法以408例老年HBV相关原发性肝癌患者为研究对象,收集数据资料并进行中医证候辨证。以KNIME数据分析平台、数据特征提取算法进行筛选确认,以单时间点神经网络模型预测患者每年时间点(1~5年)预后。根据ROC曲线下面积及其精准度,评估神经网络模型在预测死亡概率方面与患者实际死亡率在各预测时间点的一致性。结果本研究获得该模型的敏感性和特异性分别为86.6%和92.7%。神经网络模型在预测患者死亡概率方面与患者实际死亡率在所有时间点高度一致。结论神经网络模型可提供简便快捷、准确的方法结合中医辨证判定老年HBV相关原发性肝癌患者的预后。展开更多
文摘目的探讨人工神经网络(artificial neural network,ANN)智能预测方法结合中医证候特征预测老年乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)相关原发性肝癌患者临床预后。方法以408例老年HBV相关原发性肝癌患者为研究对象,收集数据资料并进行中医证候辨证。以KNIME数据分析平台、数据特征提取算法进行筛选确认,以单时间点神经网络模型预测患者每年时间点(1~5年)预后。根据ROC曲线下面积及其精准度,评估神经网络模型在预测死亡概率方面与患者实际死亡率在各预测时间点的一致性。结果本研究获得该模型的敏感性和特异性分别为86.6%和92.7%。神经网络模型在预测患者死亡概率方面与患者实际死亡率在所有时间点高度一致。结论神经网络模型可提供简便快捷、准确的方法结合中医辨证判定老年HBV相关原发性肝癌患者的预后。