FCNN模型对妊娠早期高血压和子痫前期-子痫发病风险的预测价值
冯薇
伊诺
100102 北京,首都医科大学第十二临床医学院 首都医科大学附属北京地坛医院妇产科
摘要：目的 分析全连接神经网络(FCNN)模型对妊娠早期高血压及子痫前期-子痫发病风险的预测价值.方法 收集2017-2020 年727 例妊娠11～13+6周孕妇病历资料,包括妊娠期高血压及子痫前期-子痫发病的高危因素.检测孕妇外周血胎盘生长因子、妊娠相关血浆蛋白-A(PAPP-A)水平及双上肢血压数值.应用人工智能深度学习技术构建FCNN模型,采用受试者工作特征曲线分析其对妊娠期高血压及子痫前期-子痫发病的预测效能,并与美国妇产科医师学会(ACOG)、英国国家卫生与临床优化研究所(NICE)方法的预测效能比较,同时评估高危因素对疾病发病风险的影响.结果 727 例诊断妊娠期高血压或子痫前期-子痫73 例,发病率为10.04%.FCNN模型对妊娠早期高血压及子痫前期-子痫发病的检出率为 95.45%,假阳性率为 30.61%,预测发病风险的曲线下面积(AUC)为0.826(95%CI:0.755,0.897).ACOG方法的检出率为86.36%,假阳性率为63.27%,预测发病风险的AUC为 0.612(95%CI:0.500,0.724).NICE方法的检出率为59.09%,假阳性率为 11.22%,预测发病风险的AUC为 0.742(95%CI:0.614,0.869).FCNN模型计算已知高危因素的影响系数,其中位列前5 位的是PAPP-A、多胎妊娠、子痫前期家族史、糖尿病病史、妊娠间隔时间＞10 年,影响系数分别为 8.30、7.74、7.45、7.12、7.00.结论 FCNN模型对妊娠早期高血压及子痫前期-子痫发病的预测效能较好,优于ACOG、NICE方法.FCNN模型还能评估高危因素对此类疾病发生的影响水平,有望成为疾病早期预测的有益参考和补充.
关键词：妊娠期高血压子痫前期子痫全连接神经网络预测高危因素妊娠相关血浆蛋白-A受试者工作特征曲线
分类号：R714.246(产科学)
资助基金：吴阶平医学基金(320.6750.17190)
论文发表日期：2023-08-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 180-184 )
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