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基于大数据平台的慢性乙型肝炎病毒感染者无创性肝纤维化人工智能模型的评估

周丽娜  方建凯  林春  潘晨  刘景丰  孙芳  周锐  陈振伟  郭鹏飞  
【摘要】:目的对比肝穿刺金标准,评估天冬氨酸氨基转移酶和血小板比率指数(aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index,APRI)、肝纤维化4因子指数(fibrosis 4,FIB-4)、肝纤维化解读3种无创性肝纤维化人工智能模型对慢性乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)感染者肝纤维化的诊断价值。方法基于福建医科大学孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所创建的APRI、FIB-4、肝纤维化人工智能模型,利用慢性乙肝大数据平台结构化的信息系统,快速提取220例患者的性别、年龄、总胆红素、丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶、血小板、肝脏硬度值及肝穿刺病理纤维化分期等数据,综合判断每个患者的肝纤维化程度,并以肝穿刺病理的纤维化分期作为金标准,评估上述3种人工智能模型对肝纤维化判断的准确性和时效性。结果相对肝穿刺的纤维化程度分期,APRI、FIB-4、肝纤维化解读3种人工智能模型单独评估慢性HBV感染者肝纤维化的一致性不高,分别为87.73%、83.18%和82.27%,但三者综合判断的一致性可提高到94.10%,同时其借助大数据平台优势自动提取数据,迅速便捷,准确率均为100.00%,而通过临床医师对上述3种评估方法进行人工计算后得出纤维化程度的判断,准确率均有所下降,分别为96.81%,96.36%,97.73%,而且耗时明显增加,差异均有统计学意义(P0.01)。结论基于大数据平台创建的慢性HBV感染者无创性肝纤维化人工智能模型可以更加便捷、准确地判断慢性HBV感染者的肝纤维化程度,一定程度上减少不必要的有创检查,并指导临床决策。

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