基于神经网络的创伤预后仿真模型

目的：针对目前创伤预后研究方法的局限性，探讨人工神经网络在创伤预后预测方面的作用与意义．方法：基于神经网络的创伤预后仿真模型（ＴＯＳＭ）的设计思路，借助ＭＴＯＳＵＫ大型创伤数据库，在对主要创伤评分方法和实验室指标进行应用分析的基础上，进行模型试验．结果：ＴＯＳＭ利用神经网络多变量功能提高预测效果，提示脉搏指标能明显提高预测的灵敏性、特异性和准确性．从国际疾病分类编码（ＩＣＤ－９）推算生存概率的特异性达９５％，灵敏度也达到９５％，证实ｐＨ值和内分泌指数ＥＩ等实验室指标可提高预测灵敏度；多变量利用分析，预测的特异性和准确性高达９９％，灵敏度可达到９６％以上，而创伤综合评分法（ＴＲＩＳＳ）和创伤严重性度量法（ＡＳＣＯＴ）在同一数据环境下测试准确性和特异性在９５％左右，灵敏度在７０％左右．结论：计算机网络动态仿真技术优于线性方程计算方法，在战创伤研究领域具有较大的发展潜力和应用价值．