心脑血管疾病生化检验数据挖掘和报告解读

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目的结合生化检验和临床信息进行数据挖掘,对心脑血管疾病发生率进行实验室评估,将生化检验数据提炼为有价值的诊断信息。方法依托实验信息系统(LIS)与医院信息系统(HIS)的数据信息平台,回顾分析泸州医学院附属医院2010年8月1日至2011年5月31日所有生化检验30项指标的病例,采用SPSS统计软件构建评估心脑血管疾病的ROC数据集,提取有价值的指标建立人工神经网络诊断模型,用验后概率来解释生化检验结果,并建立检验报告咨询与解释的随访机制。结果纳入研究的8493份生化检验30项生化检测指标中,检测结果增高对心脑血管病具有评估意义(P<0.05)的项目是HCY、GGT、Glu、Urea、CysC、LP(a)。检测结果降低对心脑血管病具有评估意义(P<0.05)的项目是Alb、ApoA和CHE。随着病人年龄增高其心脑血管并发生率增高。将有意义的检测项目和年龄共10项指标建立诊断模型,其AUC达到0.778(P<0.0001)。结论对血清生化检验与心脑血管疾病评估进行数据挖掘,建立评估模型,开展报告解读和随访制度是检验医学临床实践切实可行的途径。
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