8、基于人工神经网络的肺结核诊断决策支持系统

基于人工神经网络的肺结核诊断决策支持系统

1. 引言

2005年，相关机构启动了一个合作研究项目，旨在开发针对涂片阴性肺结核（SNPT）的决策支持系统。其动机是通过多学科、多机构、创新且经济高效的方法，开发新的范式来预防疾病进展，并支持快速评估新疗法。该项目还旨在提高国家的科技能力，推动新技术在公共和私人系统中的应用，并修订结核病控制的公共政策。

项目的初始步骤是将数学建模与通过网络进行的信息管理相结合，用数字表格取代纸质表格来获取患者信息，这样所有数据都能快速在线获取。结核病专家定义数据输入，并负责验证系统及其输出。同时采用数据质量方法确保记录的准确性，避免不确定信息，提高最终结果的价值。此外，系统的可移植性也是一项强制要求，以保证在不同地区使用。利用症状信息来构建神经网络模型，从而建立决策支持系统，可确保以低成本资源构建可靠的方案。

2. 结核病诊断的挑战

尽管有有效的诊断测试，但SNPT的诊断仍然是一个挑战。过去15年，全球结核病控制工作取得了显著成果，但结核病病例的绝对数量仍在上升。2008年，估计有940万例结核病病例，全球有170万人死亡。

目前，大多数流行国家的结核病控制严重依赖直接痰涂片显微镜检查，但该测试只能检测到约60%的传染性结核病病例，且部分检测到的患者未返回诊所接受适当治疗。对于HIV相关结核病，直接涂片显微镜检查的敏感性较低，因此需要使用复杂技术在先进实验室进行进一步测试。

自2007年以来，世卫组织认可了至少10种新的诊断工具，最近还认可了一种新的自动化实时核酸扩增技术（NAAT），用于快速同时检测结核病和利福平耐药性。然而，在最近的一项调查中，约50%的高负担结核病国家使用了世卫组织在