人工神經網絡可用來篩查糖尿病
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1997年,在施教授的指導下,高蔚設計了“人工神經網絡在疾病篩查中的應用研究”這項課題。3年來,他們以糖尿病這一嚴重危害人類健康的慢性病、多發病爲例,採用已有人羣(3280人)的糖尿病流行病學普查資料,對人工神經網絡在疾病篩查中的應用潛力進行了研究。
該研究的基本思路爲:採用幾個非常易於獲得的與糖尿病狀態密切相關的指標,如年齡、糖尿病家族史、身高、體重、腰圍、臀圍等,利用人工神經網絡卓越的模式識別能力,在血糖測定之前對血糖狀態進行初步篩查,排除部分極可能在血糖測定中獲得陰性結果的正常個體,只有那些經網絡判爲異常的個體才接受血糖測定,進入糖尿病的正式篩查。結果顯示:測試組中,網絡輸出異常者佔總篩查人數的54.9%,檢出的血糖值呈陽性的人佔已知病人總數的90.0%。這意味着用該方法篩查糖尿病,只需對目標人羣中54.9%的個體進行血糖測定,就能發現原人羣中90%的血糖異常者,可節約近一半的血糖測定費用及工作量,直接成本效益是現有方案的1.6倍。
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