基于神经网络分析技术的急性缺血性卒中气虚证预测模型构建的研究

作者：舒鑫; 曹云; 黄幸; 李晓琳; 常静玲^*

来源：环球中医药, 2019, 12(11): 1650-1655.

• 神经网络
• 急性缺血性卒中
• 气虚证
• 理化指标
• 预测模型

目的基于神经网络分析技术对急性缺血性卒中(acute ischemic stroke,AIS)气虚证患者进行多系统理化指标预测模型的构建,探索与AIS气虚证相关的理化指标信息的组合,以提高AIS气虚证理化指标的辨证准确率。方法采用回顾性研究方法,选取133例AIS患者进行研究,并根据《缺血性中风证候要素诊断量表》证候评分,将患者分为气虚证组45例,非气虚证组88例,采集两组患者发病14天内首次测定的50项理化指标,应用SPSS软件中的t检验、Spearman相关性分析筛选出具有统计学意义(P<0.05)的理化指标,将筛选出的指标作为输入层,进入SPSS神经网络多层感知器分析技术进行AIS气虚证预测模型的构建,采用五倍交叉验证法对该预测模型进行验证,并对其输入层指标进行重要性分析。结果筛选出13项具有统计学意义(P<0.05)的理化指标进入预测模型的构建,最终用于构建预测模型有效样本102例,验证结果中训练样本显示的建模准确率为83.0%,测试样本的准确率为79.6%,预测模型中的标准化的重要性为100%的自变量指标是血小板分布宽度。结论 (1)本文通过对AIS气虚证神经网络预测模型的构建中发现,AIS气虚证存在贫血、血凝、神经受损、炎症反应加重等趋势,气虚是影响AIS预后的关键证候,中医治疗AIS气虚证当以"益气祛邪扶正"为要。(2)本文构建的AIS气虚证预测模型具有良好的准确率,重要性分析结果提示血小板分布宽度是AIS气虚证的最佳判别指标,显示其在AIS中医证候规范化研究方面具有良好的挖掘性能,因此本研究的神经网络理化指标预测模型可为AIS气虚证的精准诊断提供科学评价工具。

• 单位
  北京中医药大学东直门医院