使用人工神经网络预测社区获得性肺炎
医疗决策制定。
2003年3 - 4月。
文摘
背景:人工神经网络(ANN)已被用于一些医疗条件的预测,但先前没有被用来预测肺炎。作者利用ANN预测肺炎患者的存在与否急诊科的急性呼吸道投诉和比较所获得的结果与使用逻辑回归建模。
方法:安前馈反向传播训练在社会人口,症状,符号,疾病,和影像学结果数据中1044例来自伊利诺伊大学的(训练队列),应用于116例来自内布拉斯加州大学的(测试组)。安训练使用不同的策略进行比较,主要影响逻辑回归。校准精度测量准确性均方误差和歧视的接受者操作特征(ROC)曲线下面积。
结果:1隐层安训练使用过采样的肺炎病例有中华民国区域培训的0.895,这是大于0.840逻辑回归的面积(P = 0.026)。这安有中华民国在测试领域的0.872,没有显著不同的区域培训组(P = 0.597)。操作阈值为0.25,安会发现94%到95%的肺炎患者在2组正确扣除39%至50%的患者与其他条件。安训练使用其他策略同样歧视2军团,但没有更好的比逻辑回归。
结论:成人急性呼吸道疾病,安准确识别患者没有肺炎和,在某些情况下,改进了逻辑回归的准确性。
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