急性心肌梗死智能辅助诊断模型构建及应用

摘要：

目的 探讨利用患者临床表现和常规实验室检测指标构建急性心肌梗死智能辅助诊断模型及应用,为基层医院急性心肌梗死(AMI)计算机辅助诊断提供参考依据.方法 回顾性分析烟台市某三甲医院2018—2020年心肌梗死可疑患者207例,经金标准冠状动脉造影诊断后,心肌梗死确诊患者107例(病例组),非心肌梗死患者100例(对照组).在单因素分析基础上,采用Lasso-Logistic回归方法建立模型,采用10折交叉验证法进行验证.结果 肌酸激酶同工酶、C反应蛋白、心电图异常、持续性的胸骨后或心前区压榨性疼痛、恶心呕吐作为AMI诊断的独立影响因素构建预测模型,ROC曲线下面积(AUC)为0.903,95％CI为0.896～0.944,敏感度、特异度分别为0.910、0.794,10折交叉验证AUC为0.825.结论 本模型在诊断正确率得到保障的情况下,模型指标易获取、费用节省,适用于早期筛检疾病及二次心梗监测.

关键词：急性心肌梗死、辅助诊断、基层医院、诊断费用

所属期刊栏目：61

分类号：R542.2(心脏、血管（循环系）疾病)

资助基金：全国统计科学研究项目2020LY070

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：86-93