空腹血糖正常人群中2型糖尿病及糖耐量受损的ANN预测模型研究

摘要

目的在空腹血糖正常人群中,应用人工神经网络(ANN)模型预测2型糖尿病(T2DM)及糖耐量受损(IGT)的发病风险。方法收集空腹血糖正常个体的实验室检测数据,采用单因素logistic回归进行参数筛选,通过MATLAB软件构建ANN预测模型。应用ROC曲线评价预测模型的检验效能。结果单因素logistic回归分析年龄、空腹血糖、糖化血红蛋白1c、高密度脂蛋白胆固醇、尿糖等5项指标为T2DM、IGT以及NFG人群独立危险因素(P<0.05),作为ANN预测模型的输入参数,构建多层前馈算法预测模型。ROC曲线下面积显示ANN预测模型、糖化血红蛋白(5.7%切点)以及空腹血糖(5.6 mmol/L切点)3种方法对预测T2DM及IGT人群的发病风险,灵敏度分别是60.93%、30.20%、39.47%,约登指数分别是61.7%、17.89%、28.01%,ROC曲线面积分别是0.852、0.738、0.671。结论ANN预测模型可评估空腹血糖正常人群中T2DM及IGT个体发病风险,用于临床辅助决策。