浙江大学学报（医学版）
浙江大學學報（醫學版）
절강대학학보（의학판）
JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY MEDICAL SCIENCES
2015年
3期
264-268
,共5页
何玲非%赵贇%王正平
何玲非%趙贇%王正平
하령비%조빈%왕정평
神经网络(计算机)%妊娠%胎儿监测%胆汁淤积,肝内%羊水%预测
神經網絡(計算機)%妊娠%胎兒鑑測%膽汁淤積,肝內%羊水%預測
신경망락(계산궤)%임신%태인감측%담즙어적,간내%양수%예측
Neural networks ( computer )%Pregnancy%Fetal monitoring%Cholestasis,intrahepatic%Amniotic fluid%Forecasting
目的：构建再次妊娠妊娠期肝内胆汁淤积症（ICP）孕妇羊水混浊的预测模型，探讨相关指标的预测价值。方法：收集2009年1月至2014年8月在浙江大学医学院附属妇产科医院再次妊娠住院分娩的ICP孕妇的临床资料及胎儿风险相关资料，应用人工神经网络构建羊水混浊预测模型，分析相关指标对羊水混浊的预测结果和影响权重。结果：应用人工神经网络模型预测ICP孕妇羊水混浊灵敏度为68．0％，特异性为85．0％，准确率为80．3％。参数权重在10％以上的因素有妊娠合并症、孕妇分娩前血清甘胆酸浓度和孕妇年龄。结论：人工神经网络可用于构建ICP孕妇胎儿宫内环境即羊水混浊的预测模型；影响再次妊娠ICP孕妇胎儿宫内安全的危险因素有孕妇年龄、妊娠合并症、孕妇分娩前血清甘胆酸浓度等。
目的：構建再次妊娠妊娠期肝內膽汁淤積癥（ICP）孕婦羊水混濁的預測模型，探討相關指標的預測價值。方法：收集2009年1月至2014年8月在浙江大學醫學院附屬婦產科醫院再次妊娠住院分娩的ICP孕婦的臨床資料及胎兒風險相關資料，應用人工神經網絡構建羊水混濁預測模型，分析相關指標對羊水混濁的預測結果和影響權重。結果：應用人工神經網絡模型預測ICP孕婦羊水混濁靈敏度為68．0％，特異性為85．0％，準確率為80．3％。參數權重在10％以上的因素有妊娠閤併癥、孕婦分娩前血清甘膽痠濃度和孕婦年齡。結論：人工神經網絡可用于構建ICP孕婦胎兒宮內環境即羊水混濁的預測模型；影響再次妊娠ICP孕婦胎兒宮內安全的危險因素有孕婦年齡、妊娠閤併癥、孕婦分娩前血清甘膽痠濃度等。
목적：구건재차임신임신기간내담즙어적증（ICP）잉부양수혼탁적예측모형，탐토상관지표적예측개치。방법：수집2009년1월지2014년8월재절강대학의학원부속부산과의원재차임신주원분면적ICP잉부적림상자료급태인풍험상관자료，응용인공신경망락구건양수혼탁예측모형，분석상관지표대양수혼탁적예측결과화영향권중。결과：응용인공신경망락모형예측ICP잉부양수혼탁령민도위68．0％，특이성위85．0％，준학솔위80．3％。삼수권중재10％이상적인소유임신합병증、잉부분면전혈청감담산농도화잉부년령。결론：인공신경망락가용우구건ICP잉부태인궁내배경즉양수혼탁적예측모형；영향재차임신ICP잉부태인궁내안전적위험인소유잉부년령、임신합병증、잉부분면전혈청감담산농도등。
Objective: To establish a prediction model of fetal meconium-stained amniotic fluid in re-pregnant women with intrahepatic cholestasis of pregnancy ( ICP ) . Methods: Clinical data of 180 re-pregnant women with ICP delivering in Women ’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine between January 2009 to August 2014 were collected .An artificial neural network model ( ANN ) for risk evaluation of fetal meconium-stained fluid was established and assessed . Results: The sensitivity , specificity and accuracy of ANN for predicting fetal meconium-stained fluid were 68 .0%, 85 .0%and 80 .3%, respectively .The risk factors with effect weight >10%were pregnancy complications , serum cholyglycine level , maternal age .Conclusion:The established ANN model can be used for predicting fetal meconium-stained amniotic fluid in re-pregnant women with ICP .
