干扰素治疗慢性乙型肝炎疗效预测人工神经网络模型的建立与应用 点击下载
| 论文标题： | 干扰素治疗慢性乙型肝炎疗效预测人工神经网络模型的建立与应用 |
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| 中文摘要： | 目的：建立预测干扰素治疗慢性乙型肝炎（CHB）疗效的人工神经网络（ANN）模型，以期为临床选择适宜的CHB治疗方案提供依据。方法：回顾性分析2011年7月－2019年11月广州市第八人民医院接受干扰素治疗的92例CHB患者的临床资料，收集其基本信息、生化指标、血常规指标、病毒学标志物等。按干扰素疗效分为应答组（73例）和无应答组（19例），采用Minitab18.0统计软件进行多因素Logistic回归分析以筛选影响干扰素疗效的因素；采用Neurosolutions5.0软件随机抽取约30％的CHB患者（27例）作为测试组建立ANN模型并进行验证。结果：患者的平均血小板体积、血小板分布宽度、直接胆红素、乙肝e抗原水平、乙肝病毒DNA大于4×107IU/mL对干扰素应答有显著影响（P＜0.05）。ANN测试组应答预测的准确率、特异性、工作特征曲线下面积均显著高于Logistic回归（P＜0.05）。结论：ANN模型预测干扰素治疗CHB疗效的准确性较好。 |
| 英文摘要： | OBJECTIVE：To establ ish artificial neural netw orks（ANN）model to predict the interferon in the treatment of chronic hepatitis B （CHB），and to provide evidence for selecting suitable CHB therapy plan in clinic. METHODS ：The clinical data of 92 CHB patients treated by interferon ，from Guangzhou Eighth People ’s Hospital were retrospectively analyzed from Jul. 2011 to Dec. 2019. The basic information ，biochemical indexes ，blood routine indexes and virological markers of patients were collected. According to the effect of interferon ，the patients were divided into response group （73 cases）and non-response group （19 cases）. Minitab 18.0 software was used for multivariate Logistic regression analysis to screen the factors influencing the efficacy of interferon. Neurosolutions 5.0 software was used to randomly select 30％ of patients with CHB （27 cases）as the test group to establish and verify the ANN model. RESULTS ：The mean platelet volume ，platelet distribution width ，direct bilirubin ， hepatitis B e antigen and hepatitis B virus DNA more than 4×107 IU/mL had significant effect on interferon response （P＜0.05）. The accuracy ，specificity and area under characteristic curve of ANN test group were significantly higher than those of Logistic regression（P＜0.05）. CONCLUSIONS ：ANN model is accurate in predicting the efficacy of interferon in the treatment of CHB. |
| 期刊： | 2021年第32卷第10期 |
| 作者： | 傅晓华，罗纯，高思明，傅晓霞，卢荣奎，容海鹰 |
| 英文作者： | FU Xiaohua ，LUO Chun，GAO Siming ，FU Xiaoxia ，LU Rongkui ，RONG Haiying |
| 关键字： | 干扰素；慢性乙型肝炎；人工神经网络；疗效；预测 |
| KEYWORDS： | Interferon；Chronic hepatitis B ；Artificial neural network ；Therapeutic efficacy ；Prediction |
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