目的本研究旨在探讨人工神经网络在左心室肥厚(LVH)筛查中的应用价值。方法共纳入健康体检者486例,将既往病史、心电图参数等11项指标作为预测因素,建立训练集和测试集,以超声心动图结果作为结局指标,建立人工神经网络模型。同时应用相...目的本研究旨在探讨人工神经网络在左心室肥厚(LVH)筛查中的应用价值。方法共纳入健康体检者486例,将既往病史、心电图参数等11项指标作为预测因素,建立训练集和测试集,以超声心动图结果作为结局指标,建立人工神经网络模型。同时应用相应的预测因素,建立logistic回归模型,比较两个模型间的筛查诊断价值。结果人工神经网络模型预测LVH的灵敏度和特异度均高于logistic回归(LR)模型(灵敏度93%vs 89%,特异度91%vs 74%),人工神经网络ROC AUC大于log is tic回归模型[0.964,95%CI:0.921~1.000 vs 0.889,95%CI:0.831~0.948,Z=2.016,P<0.05]。结论在预测LVH上,人工神经网络模型优于logistic回归模型。展开更多
文摘目的本研究旨在探讨人工神经网络在左心室肥厚(LVH)筛查中的应用价值。方法共纳入健康体检者486例,将既往病史、心电图参数等11项指标作为预测因素,建立训练集和测试集,以超声心动图结果作为结局指标,建立人工神经网络模型。同时应用相应的预测因素,建立logistic回归模型,比较两个模型间的筛查诊断价值。结果人工神经网络模型预测LVH的灵敏度和特异度均高于logistic回归(LR)模型(灵敏度93%vs 89%,特异度91%vs 74%),人工神经网络ROC AUC大于log is tic回归模型[0.964,95%CI:0.921~1.000 vs 0.889,95%CI:0.831~0.948,Z=2.016,P<0.05]。结论在预测LVH上,人工神经网络模型优于logistic回归模型。