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

傅晓华; 罗纯; 高思明; 傅晓霞; 卢荣奎; 容海鹰

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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Minitab 18.0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Neurosolutions 5.0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4×107 IU/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.

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来源
《中国药房》 |2021年第10期|1257-1261|共5页
作者
傅晓华; 罗纯; 高思明; 傅晓霞; 卢荣奎; 容海鹰;
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作者单位

广州新海医院药剂科广州 510300;

广州市第八人民医院中医科广州 510060;

广州新海医院药剂科广州 510300;

广州市第八人民医院中医科广州 510060;

广州新海医院药剂科广州 510300;

广州新海医院消化内科广州 510300;

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正文语种 chi
中图分类乙型肝炎;消化系统药物;
关键词
干扰素; 慢性乙型肝炎; 人工神经网络; 疗效; 预测;

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