人工神经网络模型在筛查胃癌高危人群中的应用

【作者】 李苹； 何帅； 薛佳殷； 黄水平；

【机构】 徐州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室；

【摘要】 目的本研究通过建立误差反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BP-ANN)预测模型分析本地区与胃癌高危疾病有关的影响因素并评价模型预测效果。方法对719名徐州市三级甲等医院消化科门诊患者进行问卷调查,并且收集其胃镜病理及相关资料。应用Logistic回归模型对影响胃癌高危疾病发生的饮食、生活状况及习惯、身体状况等因素进行分析,将单因素Logistic回归分析筛选出的有统计学意义的指标作为BP神经网络的输入变量,建立BP神经网络,以胃镜及病理检查结果为金标准,评价人工神经网络模型的预测效果。结果对调查数据进行胃癌高危人群的Logistic回归单因素分析,筛选出P<0.05的因素作为人工神经网络模型的输入变量,分析显示性别、年龄、家族史、烧烤类食物、生活节奏等10个因素有统计学意义(P<0.05)。BP神经网络预测正确率分别为91.549%,ROC曲线下面积分别为0.929。结论建立好的BP神经网络模型可以用于筛检胃癌高危人群。更多还原