BP神经网络在预测血液病患者医院感染中的应用

摘要

目的通过分析成年血液病患者的数据,建立BP神经网络模型对患者发生医院感染进行预测。方法分析5 555例成年血液病患者的临床资料,按有无感染分为两组,结合主要指标建立BP网络预测模型,并进行模型验证,检测网络的稳定性,于[0,1]内间隔0.01选取阈值,对模型进行检验,并与传统logistic回归模型预测结果进行对比。结果神经网络模型检测阈值0.39时,总准确率随阈值的增大呈下降趋势,以0.39为阈值,测试样本预测结果,敏感度为0.520,特异度为0.870,阳性预测值为0.371,阴性预测值为0.924,与实际感染情况比较,BP神经网络模型医院感染预测准确率为82.49%,高于多元logistic回归模型的预测结果74.13%。结论利用BP神经网络模型对血液病患者医院感染预测有良好的效果。