摘要

目的 比较BP神经网络、随机森林和决策树预测急性脑梗死（ACI）患者静脉溶栓后发生早期神经功能恶化（END）的效能。方法 选取2021年3月至2022年3月于梧州市中医医院神经内科接受重组组织型纤溶酶原激活剂（rt-PA）静脉溶栓治疗的ACI患者342例，根据静脉溶栓24 h后患者是否发生END将其分为END组（n=66）与非END组（n=276）。比较两组患者临床资料，筛选ACI患者静脉溶栓后发生END的可能影响因素。然后将所有患者按照7∶3的比例分成训练集和测试集，训练集用于构建BP神经网络、随机森林和决策树，测试集用于评估BP神经网络、随机森林和决策树的预测效能。结果 ROC曲线分析结果显示，BP神经网络预测测试集ACI患者静脉溶栓后发生END的AUC为0.957[95%CI(0.918,0.995)]，精确率为0.682，召回率为0.882，灵敏度为0.882，特异度为0.912，正确率为0.912；随机森林预测测试集ACI患者发生END的AUC为0.969[95%CI(0.913,1.000)]，精确率为0.948，召回率为0.989，灵敏度为0.989，特异度为0.925，正确率为0.947；决策树预测测试集ACI患者静脉溶栓后发生END的AUC为0.848[95%CI(0.737,0.959)]，精确率为0.750，召回率为0.883，灵敏度为0.750，特异度为0.914，正确率为0.883。Delong检验结果显示，随机森林预测测试集ACI患者静脉溶栓后发生END的AUC大于决策树（P<0.05）;BP神经网络与决策树、BP神经网络与随机森林预测测试集ACI患者静脉溶栓后发生END的AUC比较，差异无统计学意义（P>0.05）。结论 BP神经网络、决策树及随机森林对ACI患者静脉溶栓后发生END的预测效能良好，其中随机森林对ACI患者静脉溶栓后发生END的区分度优于决策树。

关键词