基于人工智能的慢性肾病分级预警模型  

作　　者：李丽琴[1] 

机构地区：[1]华南农业大学食品学院,广东广州510642

出　　处：《时代报告（学术版）》2012年第05X期330-331,共2页Time report

摘　　要：目前世界超过5亿人患有不同的肾脏疾病，但全社会对慢性肾脏病的知晓率尚不足10％，肾病患者甚至一些非肾脏科的大夫对慢性肾脏病的危害缺乏足够的了解，由于慢性肾脏病早期多没有明显症状，很容易被忽略，很多患者直到肾功能完全恶化导致尿毒症时才去就医。同时，针对不同慢性肾病的等级又有对应的不同治疗方向。因此，对慢性肾病进行分级预警是一个影响非常深远的课题。在进行慢性肾病分级的过程中，肾小球滤过率对慢性肾病分级起着基础与指导的作用，因此我们必须着重解决一个重要的问题：肾小球滤过率的评估。本文主要针对肾小球滤过率的预测进行设计。为了达到人工智能对慢性肾病进行分级的最终目的，本文将通过MATLAB软件平台对肾小球滤过率的评估进行仿真。接着对于在医院收集好的数据进行筛选，最终选出一组具有较高参考意义的数据，对其使用适当的处理方法，并运用了BP神经网络来构建合适的预测模型，对肾小球滤过率进行预测评估。在经过反复的网络学习，测试后，最终确定一个误差最少，糟度最高，稳定性最好的BP神经网络评估模型。最后，根据训练好的神经网络对数据进行分级，从而最终构建出一个实用性良好的慢性肾病分级预警模型。

关 键 词：慢性肾病 肾小球滤过率 BP神经网络 

分 类 号：R692[医药卫生—泌尿科学]