礼堂椅www.lianpaiyi.com 要:目的:从有限的检验信息中归纳和提炼出更有价值的诊治信息,并通过技术手段来探索检验医学应用于临床实践新的方法。方法:通过CA199、CEA 、CA72-4 三种标志物为例, 依托ANN (Artificial Neural Network)以及SPSS 统计软件,对胃肠肿瘤标志物的检测数据 进行验后概率解释。结果:大肠癌组CA19-9、CEA 、CA72-4 三种标志物浓度均明显高于高于 其他疾病组以及健康对照组(p 关键词:胃肠肿瘤;标志物;检验;验后概率;ANN 资料与方法1.1 临床资料 检索统计2010 月我院进行胃肠肿瘤标志物检验的数据。其中健康对照组来自体检数据,无任何器质性病变,共120 例;大肠癌研究组为经病理组织学确诊的病例, 共63 例;其他疾病组为本院内科其他患者,其中胃癌27 例,胰腺癌2 例,食道癌13 例,胃肠溃疡21例,胃炎112 例,肝炎94 例,腹泻112 例。共385 1.2实验方法 对三组研究对象均采取空腹采静脉血3ml,做5 分钟3000rpm 离心处理,并进行血清含 量检测。实验分析仪器采用ECL-2010 型(美国罗氏公司)电化学发光免疫分析仪。分析剂采 用ECL-2010 型分析仪专用的全封闭试剂盒。该分析仪采用了当前世界上较先进的标记免疫测 定技术,具有灵敏度高、用标本量少、线性宽、检验快速可靠,耗时短等诸多优点。 1.3 数据统计 采用SPSS13.0 软件进行系统分析,并通过ANN (Artificial Neural Network)建立相应 的诊断模型。 1.4 临床实践 将CA19-9、CA72-4、CEA 三种标志物的检测结果通过筛查模型以及诊断模型获得ANN 算值。阅筛查模型ROC和ANN 预测值,获得验后概率检验报告。在定期回访的基础上,不断 修正ROC 数据集,并实现院内数据共享。 结果胃肠肿瘤标志物检验中,三组检测结果呈现非正态分布。通过标志物对比,可发现大肠 癌组三种标志物均明显 其他两组,具体结果如下表。p