人工神经网络筛查糖尿病

　人工神经网络筛查糖尿病
    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。　　
    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患者总数的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。