基于神经网络的上海市中老年人群胆囊结石风险预测模型研究

摘要

[目的]探讨上海市中老年胆囊结石的相关风险因素,提高风险预测的精度,为胆囊疾病的科学诊断、普适性提供更多的理论依据.[方法]选取上海市某三甲医院的中老年健康体检者3462条有效数据,根据彩色多普勒超声诊断结果分为是否患胆囊结石组,单因素分析筛选出6个重要风险因素,作为多层感知器神经网络及二元Logistic回归的分析变量,以构建胆囊结石预测模型.采用ROC曲线下面积(AUC)及模型敏感度、特异度及约登指数评估2种模型的预测效能.[结果]多层感知器神经网络风险预测模型的ROC曲线下面积(AUC) =0.937,约登指数最大值为0.755,灵敏度为94.91％,特异度为80.56％,均优于二元logistic回归预测模型(AUC =0.821,约登指数最大值为0.704,灵敏度为85.63％,特异度为84.78％).[结论]对上海市中老年人胆囊结石的患病风险客观化预测中,基于多层感知器神经网络建立的风险预测模型较二元logistic回归模型具有更好的预测效能,为预防性治疗和干预提供理论依据.