| 人工神经网络在个体患原发性高血压预测中的应用 |
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| 引用本文： | 王重建,李玉倩,于二曼,张卫东,岳馨培,李文杰,胡东生. 人工神经网络在个体患原发性高血压预测中的应用[J]. 中国卫生统计, 2010, 27(6) |
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| 作者姓名： | 王重建 李玉倩 于二曼 张卫东 岳馨培 李文杰 胡东生 |
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| 基金项目： | 国家"十一五"科技支撑计划项目，中国博士后基金 |
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| 摘 要： | 目的 在流行病学调查资料的基础上,探讨并评价预测个体患原发性高血压的新方法.方法 选择8 914例社区居民流行病学调查资料,按3:1分为训练集(6 686例)与检验集(2 228例),分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价.应用人工神经网络(ANN)和logistic回归分别建立高血压患病预测模型,用受试者工作曲线(ROC)评价预测模型的优劣.结果 ANN预测模型的灵敏度(95.94%)、特异度(85.04%)、约登指数(80.98%)、一致率(88.78%)优于logistic回归预测模型(灵敏度=51.31%、特异度=95.56%、约登指数=46.87%、一致率=80.39%).通过ROC曲线下面积比较模型的预测能力:ANN预测模型曲线下面积(Az=0.904±0.007)明显大于logistic回归预测模型(Az=0.734±0.012).结论 利用ANN模型进行疾病分类预测,较logistic回归模型能获得更好的预测效果.
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| 关 键 词： | 人工神经网络 logistic回归 原发性高血压 危险因素 模型 |
Application of Artificial Neural Networks to Predict Individual Health Risk of Essential Hypertension |
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