【摘 要】
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目的 基于人工神经网络(ANN)算法构建2型糖尿病发病风险预测模型,为预测一般人群的糖尿病发病风险提供依据.方法 对象来自2011-2012年北京市房山区心脑血管慢性病队列调查,共
【机 构】
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北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,北京,100191
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目的 基于人工神经网络(ANN)算法构建2型糖尿病发病风险预测模型,为预测一般人群的糖尿病发病风险提供依据.方法 对象来自2011-2012年北京市房山区心脑血管慢性病队列调查,共纳入3 153名调查对象.基线调查和2014年的随访调查均由经过统一培训的调查员对调查对象进行问卷调查、体格检查和实验室检测.数据集按照7:3的比例随机分为训练集和测试集.利用ANN预测一般人群2型糖尿病3年发病风险,模型纳入20项环境因素(包括研究对象的一般信息、既往病史和体检指标)以及28个单核苷酸多态性(SNP)位点信息,包含1个输入层、1个输出层、2个密集连接(dense)隐藏层,3个丢弃(dropout)层.结果 模型在训练集中准确率为0.936,敏感度为0.783,特异度为0.892;在测试集中准确率为0.940,敏感度为0.721,特异度为0.882.特征重要度排名前5位的输入变量为空腹血糖(FPG)和口服葡萄糖耐量试验(OGTT)的检测结果.结论 ANN可以准确预测糖尿病发病风险,为识别糖尿病高危人群,给予早期干预提供依据.
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