肿瘤标志物联合人工神经网络对大肠癌的预警

• 作者: 俞春松 张勇 李其龙 杨佐南 江永平 蒋宁
• 来源期刊: 中国卫生检验杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 大肠癌 肿瘤标志物 人工神经网络 预警 ROC曲线
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 临床检验
• 页码范围: 371-373,377
• 页数: 4页
• 分类号: R735.3
• 语种: 中文

摘要

目的 观察胃肠肿瘤标志物联合人工神经网络对大肠癌的预警效果.方法 将4项胃肠肿瘤标志物进行联合检测,应用人工神经网络技术建立大肠癌肿瘤标志物预警模型(即大肠癌-大肠息肉-正常人的人工神经网络模型),应用该模型和4项胃肠肿瘤标志物联合检测,分别对大肠癌患者进行预测并构建ROC曲线.结果 大肠癌-大肠息肉-正常人的人工神经网络模型对大肠癌预测的灵敏度为80.03％,特异度为87.01％,准确度为81.77％,优于肿瘤标志物的联合检测,两者的ROC曲线下面积相比较,差异有统计学意义(P＜0.05).结论 4项胃肠肿瘤标志物检测联合人工神经网络模型,提高了对大肠癌的预测准确性,解决了大量复杂、繁琐的数据分析工作,其操作简便,易于推广和应用.