【摘 要】
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目前疾病预后分析方法主要是回归分析，如线性回归、Logistic回归、COX回归等。这些方法简单，应用较为成熟，但难以解决非线性关系问题。疾病预后结果及其影响因素之间是复杂的非线性关系，采用回归方法进行疾病预后分析，存在一定的缺陷。BP神经网络具有精确、非线性、自组织、自学习、自适应能力强等特点，在处理非线性问题显示很强的优势。本文对BP神经网络用于肝炎预后分析进行了初步研究，以探讨BP神经网络在
【机 构】
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中南大学湘雅医学院医药信息系 410013
【出 处】
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中华医学会第十四次全国医学信息学术会议
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目前疾病预后分析方法主要是回归分析，如线性回归、Logistic回归、COX回归等。这些方法简单，应用较为成熟，但难以解决非线性关系问题。疾病预后结果及其影响因素之间是复杂的非线性关系，采用回归方法进行疾病预后分析，存在一定的缺陷。BP神经网络具有精确、非线性、自组织、自学习、自适应能力强等特点，在处理非线性问题显示很强的优势。本文对BP神经网络用于肝炎预后分析进行了初步研究，以探讨BP神经网络在疾病预后中的应用价值。
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