基于概率神经网络的急性阑尾炎患者术后住院天数预测研究

作者：梁丽军^*; 霍梅亚; 董方岐

来源：中国初级卫生保健, 2019, 33(07): 8-17.

• 急性阑尾炎
• 概率神经网络
• 术后住院天数
• 预测模型

目的考虑患者诊疗过程,对急性阑尾炎手术术后住院天数建立预测模型,为医院提高服务效率、医保政策制定以及患者提前了解治疗情况提供参考。方法随机抽取某三甲医院2016年7月—2017年9月的腹腔镜下急性阑尾切除术患者共243例,利用单因素分析从患者年龄、性别、BMI、是否有合并症和是否有穿孔等因素找出显著影响因素,之后分别利用概率神经网络和多元logistic回归模型的方法构建阑尾炎患者术后住院天数预测模型。结果影响急性阑尾炎患者术后住院天数的因素主要包括患者年龄、阑尾炎穿孔情况、其他并发症情况、白细胞指数情况、切口恢复天数以及术后发烧天数,概率神经网络模型对测试集的预测精度为72.1%,高于多元logistic回归模型的64.0%。结论概率神经网络模型拟合度优于多元logistic回归模型,能够有效预测腹腔镜下急性阑尾切除术患者术后住院天数。

• 单位
  天津市第一中心医院; 天津中医药大学