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目的:利用反向传播神经网络(BPNN)算法,建立一种可以识别血糖项目随机误差的实时质控新方法并评价模型效能。方法:通过北京朝阳医院实验室信息系统导出2019年1月至2020年7月在西门子advia2400分析系统上报告的全部患者血糖信息,共计219 000条,作为本研究的无偏数据。人为引入6个偏差生成相应的有偏数据,每种偏差下用2种算法测试。进行计量学及临床评价。结果:BPNN步长设置为10,全部偏差下假阳性率均在0.1

作者:梁玉芳;郑华荣;王哲;冯祥;韩泽文;宋彪;程华丽;王清涛;周睿

来源:中华检验医学杂志 2022 年 45卷 5期

知识库介绍

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作者:
梁玉芳;郑华荣;王哲;冯祥;韩泽文;宋彪;程华丽;王清涛;周睿
来源:
中华检验医学杂志 2022 年 45卷 5期
标签:
人工智能 反向传播神经网络 随机误差 实时质控 患者数据 Artificial intelligence Back propagation neutral network Random error Real-time quality control Patient data
目的:利用反向传播神经网络(BPNN)算法,建立一种可以识别血糖项目随机误差的实时质控新方法并评价模型效能。方法:通过北京朝阳医院实验室信息系统导出2019年1月至2020年7月在西门子advia2400分析系统上报告的全部患者血糖信息,共计219 000条,作为本研究的无偏数据。人为引入6个偏差生成相应的有偏数据,每种偏差下用2种算法测试。进行计量学及临床评价。结果:BPNN步长设置为10,全部偏差下假阳性率均在0.1

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