人工神经网络可筛查糖尿病.

　　华中科技大学生命科学与技术学院生物医学光子学研究所30岁的青年女博士高蔚，在该校同济医学院流行病学博士生导师施侣元教授的指导下研究发现：“人工神经网络”在糖尿病筛查中有很好的应用价值。　　

　　 人工神经网络是模仿人脑（生物神经网络）的结构和功能而设计的一种新型信号处理系统，它既有计算能力，又有类似于人的识别、判断、联想和决策等能力，因而可以代替人脑完成一些复杂的智能活动。该技术已在医学、军事、经济等众多领域获得成功应用，但在流行病学中，有关它的应用研究还不多见。　　

　　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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