6、人工神经网络与逻辑回归在预测长期肾移植结果中的比较

人工神经网络与逻辑回归在预测长期肾移植结果中的比较

1. 引言

预测特定治疗后的临床结果是一项极具挑战性的任务，医生和研究人员都渴望拥有一个能洞察未来的“水晶球”。在医学领域，为预测药物治疗和其他医疗干预后的结果，已经开发了多种工具。对于二元结果，标准方法是使用逻辑回归（LR）。但近年来，人工神经网络（ANNs）在临床医学的预后和诊断分类中，逐渐成为LR分析的热门替代方法。

ANNs之所以受到越来越多的关注，主要是因为它们能够模拟人类大脑的学习过程。网络以前馈模式运行，从输入层经过隐藏层到达输出层。目前，隐藏层中具体建模的相互作用仍在研究中。网络中的每一层都由具有出色数据处理能力的计算节点组成，每个节点通过可调整的神经元间连接强度（即突触权重）与前一层的其他节点相连。ANNs通过学习过程针对特定应用进行训练，知识通常以一组连接权重的形式保留。反向传播算法及其变体是神经网络中广泛使用的学习算法。在反向传播过程中，输入数据会反复呈现给网络，每次将输出与期望输出进行比较并计算误差，然后将误差反馈回网络，用于调整权重，使每次迭代时误差逐渐减小，直到神经模型产生期望的输出。

ANNs已在数学、工程、医学、经济学、气象学、心理学、神经学等多个领域得到成功应用。在医学领域，它们为多变量分析提供了诱人的替代方案，不过其作用仍仅具参考性，因为目前尚未有令人信服的证据表明其在临床预后方面有实质性进展。在肾脏病学领域，关于ANNs应用的报道较少，主要涉及确定腹膜透析患者技术生存的预测因素、血液透析治疗的处方和监测、分析特发性膜性肾病治疗效果的影响因素、预测浸润性膀胱癌根治性膀胱切除术后的生存率以及慢性肾病进展到终末期肾衰竭的个体风险等。这就引出了一个有趣的挑战：ANNs能否通过分析一系列临床和免疫遗传