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| 人工神经网络对左心室肥厚筛查的应用价值 |
| 盛和静 |
| 浙江省温州市中西医结合医院心电图室 |
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摘要 目的本研究旨在探讨人工神经网络在左心室肥厚（LVH）筛查中的应用价值。方法共纳入健康体检者486例，将既往病史、心电图参数等11项指标作为预测因素，建立训练集和测试集，以超声心动图结果作为结局指标，建立人工神经网络模型。同时应用相应的预测因素，建立logistic回归模型，比较两个模型间的筛查诊断价值。结果人工神经网络模型预测LVH的灵敏度和特异度均高于logistic回归（LR）模型（灵敏度93%vs89%，特异度91%vs74%），人工神经网络ROCAUC大于logistic回归模型[0.964，95%CI：0.921～1.000vs0.889，95%CI：0.831～0.948，Z=2.016，P＜0.05]。结论在预测LVH上，人工神经网络模型优于logistic回归模型。
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