目的:建立预测ESWL治疗肾结石成功率的人工神经网络,并转化为临床应用。方法:2008年1月～2010年2月接受ESWL治疗的肾结石患者325例,将治疗前的临床资料共10项(性别、尿路刺激症、血尿、肾绞痛、结石位置、结石患侧、年龄、体重指数、病程时间、结石大小)纳入预测参数,建立人工神经网络。绘制预测拟概率的ROC曲线,计算曲线下面积(area under curve,AUC),计算约登指数,结合临床要求,得到适宜的概率分界值。结果:人工神经网络得到预测参数重要性的前5位依次是结石大小、病程时间、血尿、结石位置、体重指数。ANN的AUC为0.856,95%可信区间为0.774～0.917,与AUC为0.5进行显著性检验,P<0.001。确定概率分界值为0.595时,ANN的敏感度和特异度达到较为理想状态,分别为92%和60%。结论:人工神经网络预测ESWL单次治疗肾结石成功率有较好的准确性,选择恰当的概率分界值,可提高人工神经网络的预测效能。
