人工神经网络可用来筛查糖尿病
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1997年,在施教授的指导下,高蔚设计了“人工神经网络在疾病筛查中的应用研究”这项课题。3年来,他们以糖尿病这一严重危害人类健康的慢性病、多发病为例,采用已有人群(3280人)的糖尿病流行病学普查资料,对人工神经网络在疾病筛查中的应用潜力进行了研究。
该研究的基本思路为:采用几个非常易于获得的与糖尿病状态密切相关的指标,如年龄、糖尿病家族史、身高、体重、腰围、臀围等,利用人工神经网络卓越的模式识别能力,在血糖测定之前对血糖状态进行初步筛查,排除部分极可能在血糖测定中获得阴性结果的正常个体,只有那些经网络判为异常的个体才接受血糖测定,进入糖尿病的正式筛查。结果显示:测试组中,网络输出异常者占总筛查人数的54.9%,检出的血糖值呈阳性的人占已知病人总数的90.0%。这意味着用该方法筛查糖尿病,只需对目标人群中54.9%的个体进行血糖测定,就能发现原人群中90%的血糖异常者,可节约近一半的血糖测定费用及工作量,直接成本效益是现有方案的1.6倍。
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