傅晓华 罗纯 高思明 傅晓霞 卢荣奎 容海鹰

    中圖分类号 R512.6+2;R975 文献标志码 A 文章编号 1001-0408(2021)10-1257-05

    DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2021.10.17

    摘 要 目的：建立预测干扰素治疗慢性乙型肝炎(CHB)疗效的人工神经网络(ANN)模型，以期为临床选择适宜的CHB治疗方案提供依据。方法：回顾性分析2011年7月-2019年11月广州市第八人民医院接受干扰素治疗的92例CHB患者的临床资料，收集其基本信息、生化指标、血常规指标、病毒学标志物等。按干扰素疗效分为应答组(73例)和无应答组(19例)，采用Minitab 18.0统计软件进行多因素Logistic 回归分析以筛选影响干扰素疗效的因素;采用Neurosolutions 5.0软件随机抽取约30%的CHB患者(27例)作为测试组建立ANN模型并进行验证。结果：患者的平均血小板体积、血小板分布宽度、直接胆红素、乙肝e抗原水平、乙肝病毒DNA大于4×107 IU/mL对干扰素应答有显著影响(P0.05)，具有可比性，可进行ANN模型建立，详见表1。

    2.2 ANN模型输入变量的筛选结果

    经Logistic回归分析发现，治疗前患者平均血小板体积、血小板分布宽度、直接胆红素、HBeAg水平、乙肝病毒DNA大于4×107 IU/mL等5个因素对干扰素应答有显著影响，详见表2。

    2.3 ANN建模及模型验证

    共建立3层结构的ANN ......