【摘 要】
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目的:本研究利用临床收集的特发性肺纤维化病例的相关证候信息,开拓中医学理论与前沿科学技术相结合的思路,构建适用于特发性肺纤维化气阴两虚兼血瘀证之诊断模型,降低该疾病临床中的失治误治的风险,为该疾病的临床诊断提供更客观可靠的依据与更便捷的手段。方法:两名副高级专家采用双人双机模式独立将2015年9月-2020年12月于辽宁中医药大学附属医院呼吸科住院部及门诊部病历系统中的特发性肺纤维化患者的相关病例
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目的:本研究利用临床收集的特发性肺纤维化病例的相关证候信息,开拓中医学理论与前沿科学技术相结合的思路,构建适用于特发性肺纤维化气阴两虚兼血瘀证之诊断模型,降低该疾病临床中的失治误治的风险,为该疾病的临床诊断提供更客观可靠的依据与更便捷的手段。方法:两名副高级专家采用双人双机模式独立将2015年9月-2020年12月于辽宁中医药大学附属医院呼吸科住院部及门诊部病历系统中的特发性肺纤维化患者的相关病例信息录入Excel表格,并根据诊断标准及个人经验,独立对相关病例进行辨证诊断,如两专家辨证结果不一致或出现分歧,则由双方协商解决或交由权威专家（主任医师）判别。数据信息经过预处理后,应用SPSS 24.0及SPSS Modeler 18.0中决策树、神经网络、支持向量机等算法分别建立特发性肺纤维化气阴两虚兼血瘀证诊断模型。通过比较各诊断模型训练集（总样本75%）与测试集（总样本25%）的判别准确率,敏感度,特异度,可用度,计算神经网络模型ROC曲线下面积,从而对构建的各诊断模型进行评价,筛选最佳诊断模型及重要变量,间接反映其临床应用价值。结果:1.纳入348份相关病例,建立了特发性肺纤维化数据库,录入证候指标44个,排除频率小于10%指标11个,最终33个证候指标用以构建诊断模型。2.建立CHAID、QUEST、CRT、C5.0决策树模型,多层感知器神经网络模型,支持向量机模型,可用度均大于0.5,神经网路模型测试集判别准确率最高（92.63%）,C5.0决策树模型敏感度最高（100%）,支持向量机模型特异度最高（95.45%）,然而神经网络模型敏感度及特异度也相对较高（均大于90%）,ROC曲线下面积0.988,模型评估以判别准确率为主导,综合考虑,神经网络建立模型为本研究最佳诊断模型。结论:1.基于神经网络建立IPF气阴两虚兼血瘀证诊断模型为最佳诊断模型。2.舌质暗对诊断模型贡献率较大,并应结合胸闷、口干、口唇青紫、盗汗、痰量少、舌有瘀斑瘀点、纳呆等症状,共同协助IPF气阴两虚兼血瘀证的诊断。
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