人工神经网络技术预测颅脑损伤患者的预后效果

目的运用人工神经网络(ANN)技术预测颅脑损伤患者的预后效果。方法在已完成的与预后相关的入院指标的二次多项式回归模型研究的基础上,回顾性分析2013年1月至2017年8月入住扬州大学附属医院重症医学科的130例颅脑损伤患者的临床资料,建立基于ANN技术的颅脑损伤患者预后预测模型,同时采用2017年10月至2019年3月46例颅脑损伤患者临床资料进行外部验证,计算其相关系数、敏感度及特异度等参数,并与二次多项式逐步回归模型进行对比分析。结果ANN技术建立的颅脑损伤患者预后预测模型,内部验证中,其相关系数为0.8935,不良预后的敏感度为94.8%(55/58),特异度为82.1%(55/67);良好预后的敏感度为95.5%(42/44),特异度为87.5%(42/48)。外部验证中,其相关系数为0.7138,不良预后的敏感度为43.8%(7/16),特异度为100.0%(7/7);良好预后的敏感度为100.0%(26/26),特异度为66.7%(26/39)。结论与二次多项回归模型比较,ANN技术建立的预测颅脑损伤患者预后的数学模型的模型拟合程度较高,但对于预后评估的敏感度及特异度,优势不明显。