科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
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4×107IU/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。
