基于BP人工神经网络的太原地区医院获得性肺炎发生情况的评测分析

摘要

目的 鉴于医院获得性肺炎(NP)的高发病率及危害性,本研究对太原地区NP的流行趋势进行了评价和预测.方法 收集太原地区十二年NP发病资料,以NP发生的危险因素:年龄≥60岁、基础疾病、联合使用两种以上的抗生素、入住ICU、住院时间≥21天、有创性机械通气或雾化吸氧为独立的6个危险因素作为网络输入,发病率为网络输出,构建BP人工神经网络模型.结果 在评价基础上,对2006年12个月的NP发病率进行了预测,与实际发病率比较,符合率较高,预测误差较小,同时对2007年1～3月的发病率进行了预测.结论 NP的发生受到很多因素的影响,各因素之间又存在着十分复杂的相互作用与不确定性,而BP人工神经网络有许多优点可以解决这些变量间关系不能精确地用函数表达的复杂问题.实践证明,该模型是可行的,同时有其普遍性,可推广到卫生领域其他疾病的评价和预测体系中.