【摘 要】
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目的 选用临床常用的血清学检测指标作为输入项,建立肝纤维化神经网络诊断模型,从新的途径探索肝纤维化的早期诊断方法.方法 选取2008年5月至2011年3月我院896例经肝组织
【机 构】
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解放军第三O二医院临床检验医学中心 100039
【出 处】
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第6届中国医师协会全国检验与临床学术会议暨国际检验与临床高峰论坛
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目的 选用临床常用的血清学检测指标作为输入项,建立肝纤维化神经网络诊断模型,从新的途径探索肝纤维化的早期诊断方法.方法 选取2008年5月至2011年3月我院896例经肝组织活检证实为肝纤维化患者,经筛选共选用683例符合条件的样本进行模型的组建和测试,利用分层随机抽样方法抽取其中134例作为训练组样本,其余样本用于模型的验证,以年龄、AST、PT(S)、PLT、GGT、DBil 6项指标作为神经网络模型的输入层指标构建神经网络诊断模型,并对构建好的模型进行评价.结果 该模型对各类肝病纤维化诊断的准确率为77.41％,敏感度为76.78％,特异度为77.81％,与肝组织活检的Kappa一致性检验为一致性较好(Kappa指数=0.534),其中对慢性乙型肝炎导致的肝纤维化诊断的准确率为80.38％,敏感度为79.88％,特异度为80.72％,Kappa指数=0.598,对其他类型肝病(包括慢性丙型肝炎、非酒精性脂肪肝、药物性肝炎、自身免疫性肝病等可能导致肝脏纤维化的慢性肝病)导致的肝纤维化诊断的准确率为67.94％,敏感度为64.29％,特异度为69.66％,Kappa指数=0.316.结论 建立的神经网络肝纤维化诊断模型具有较好的临床应用价值,尤其对慢性乙型肝炎导致的肝纤维化诊断具有较高的敏感度及特异度,但是对其他类型肝病导致的肝纤维化诊断尚不够理想,针对不同的肝病需要建立不同的模型用于诊断.
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