应用人工神经网络预测个体血脂异常患病危险度

• 作者: 张卫东 李文杰 李玉倩 杨少伟 王重建 胡东生 薛源 郗园林
• 来源期刊: 卫生研究
• 学科: 医学
• 关键词: 血脂异常 人工神经网络 logistic回归 预测模型
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 43-45
• 分类号: R181.37|R54
• 语种: 中文

摘要

目的 建立个体血脂异常患病危险度的预测模型,探讨并评价预测个体血脂异常的新方法 .方法 选择8914例社区居民流行病学调查资料,按3:1分为训练集(6686例)与检验集(2228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回归分别建立血脂异常预测模型,受试者工作曲线(ROC)评价预测模型的优劣.结果 ANN预测模型的特异度(64.79%)较低,但灵敏度(94.86%)、约登指数(59.65%)、一致率(81.23%)均优于logistic回归预测模型(特异度=77.49%、灵敏度=53.51%、约登指数=31.00%、一致率=81.23%);ANN预测模型ROC曲线下面积(Az=0.824±0.009)明显大于logistic回归预测模型(Az=0.655±0.012)(P＜0.05).结论 在预测个体血脂异常方面,ANN模型较logistic回归模型具有更好的预测判别效能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张卫东	郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	136	735	14.0	20.0
2	郗园林	郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	119	673	13.0	20.0
3	胡东生	郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	49	444	12.0	17.0
4	王重建	郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	63	451	11.0	17.0
5	薛源	郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计系	12	40	4.0	6.0
6	李玉倩	郑州大学药学院临床药学系	8	80	4.0	8.0
7	杨少伟		1	3	1.0	1.0