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摘要
目的：构建血管外科术后患者深静脉血栓（DVT）形成的神经网络模型,并分析其预测效能。方法：前瞻性纳入2021年1月至2022年3月本院血管外科收治的500例患者为研究对象,将患者按7:3随机分为训练集和验证集。利用R4.1.3将训练集数据根据DVT发生与否整理数据,采用Logistic回归筛选患者DVT的影响因素。使用Python软件构建人工神经网络（ANN）,并评估模型预测效能。结果：Logistic回归分析筛选出血管外科术后患者DVT的影响因素后将其作为输入层变量构建ANN。训练集和验证集预测DVT的AUC分别为0.829,0.833；决策曲线分析训练集和验证集的阈值概率分别为11%～55%和12%～57%时进行临床干预后可能受益最大。结论：构建的ANN可用于临床血管外科术后患者DVT的预测。
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