【摘 要】
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目的建立计算机智能辅助诊断模型,降低主观因素影响,提高麻醉并发症的预测能力,有效减少麻醉风险。方法针对肿瘤手术麻醉风险评估,设计BP神经网络三层结构,包括输入层、隐藏
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建省肿瘤医院福建医科大学附属肿瘤医院
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(编号:2018J01796、2017J01755);福建省教育厅中青年教师教育科研项目(编号:JAT170100);福建省引导性项目(编号:2018Y0029)
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目的建立计算机智能辅助诊断模型,降低主观因素影响,提高麻醉并发症的预测能力,有效减少麻醉风险。方法针对肿瘤手术麻醉风险评估,设计BP神经网络三层结构,包括输入层、隐藏层、输出层。收集350条临床患者数据,提取29个麻醉并发症的影响因素,对模型进行训练,并对麻醉并发症进行预测。结果该神经网络模型实现对10种常见麻醉并发症进行预测,平均准确率为89.8%。结论可以利用训练好的神经网络作为肿瘤手术麻醉风险评估的临床预测辅助诊断模型。
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