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研究生:尤琇慧
研究生(外文):Hsiu-Hui Yu
論文名稱:應用類神經網路預測呼吸器脫離成功率
論文名稱(外文):Using Artificial Neural Network to Predict the Successful Rate of Weaning from Mechanical Ventilation
指導教授:陳信志陳信志引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:慈濟大學
系所名稱:醫學資訊研究所
學門:醫藥衛生學門
學類:醫學技術及檢驗學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:79
中文關鍵詞:倒傳遞類神經網路類神經網路呼吸衰竭
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由於整個醫療科技的進步,當病人面臨疾病的急性期導致的呼吸衰竭,可藉由使用呼吸器,提供病患更多機會及時間接受醫療處置,待急性期過後,應儘早脫離呼吸器。有很多文獻指出使用呼吸器不僅會造成個人的不舒適、無法溝通、呼吸器相關肺炎,也是引起家庭經濟、醫療資源及社會成本問題增加的主要因素。目前國內對於病患是否適合進行呼吸器脫離並無一定標準,大多取決於臨床醫師或是呼吸治療師的個人經驗,有可能會造成較晚進入呼吸器脫離階段,或是呼吸器脫離耗費時間過長,增加合併症發生機率,導致醫療資源的浪費,或是太早進入呼吸器脫離階段,若再加上病患本身心肺功能不佳,有可能會造成病情加劇而發生危險。本研究利用 HTML、JAVASCRIPT及JSP的技術,建置一呼吸加護中心網站。並輸入回溯性的資料,收集中部某醫學中心加護病房在民國九十三年六月二十一日至民國九十三年十二月三十一日,使用呼吸器病人拔管前的16個評估項目(包括年齡、插管天數、評估天數、心跳、血壓、體溫、血比容、鈉、鉀、咳嗽能力、X-ray、尿量、最大吸氣壓、最大吐氣壓、淺快呼吸指數、每分鐘換氣量),建構類神經網路預測模型,探討類神經網路應用在預測病人脫離呼吸器成功率,並與二位臨床醫師在預測病人脫離呼吸器是否成功作比較。
本研究利用類神經網路三種演算法(比例軛梯度演算法、Levenberg Marquarft演算法、One Step Secant演算法)來求取最佳值,並請兩位從事臨床工作都有六年經驗的專科醫師做測試,各給予相同資料填寫。所得結果發現比例軛梯度演算法的敏感性0.79(95% CI=0.76~0.82)、特異性0.55(95% CI=0.51~0.59)、正確性0.73(95% CI=0.70~0.76),Levenberg Marquarft演算法敏感性0.80(95% CI=0.75~0.85)、特異性0.31(95% CI=0.21~0.41)、正確性0.68(95% CI=0.65~0.71),One Step Secant演算法敏感性0.83(95% CI=0.78~0.88)、特異性0.46(95% CI=0.36~0.56)、正確性0.74(95% CI=0.72~0.76)。繪製ROC CURVE,其中比例軛梯度演算法的AUROC是0.797,Levenberg Marquarft演算法的AUROC是0.840,One Step Secant演算法的AUROC是0.722。在臨床醫師方面,第一位醫師預測,其敏感性0.52,特異性0.81,正確率0.59,第二位醫師預測,其敏感性0.57,特異性0.44,正確率0.54,平均敏感性0.54、平均特異性0.62、平均正確性0.56。
第一章、緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 論文架構 2
第二章、呼吸衰竭與呼吸器 4
第一節 呼吸衰竭定義 4
第二節 呼吸器使用目的及適應症 5
第三節 呼吸器使用後常見合併症 5
第四節 呼吸器脫離之臨床路徑及評估量表 7
第三章、類神經網路 14
第一節 類神經網路簡介 14
第二節 類神經網路特性 16
第三節 類神經網路與倒傳遞神經網路 17
第四節 倒傳遞演算法 18
第五節 類神經網路在醫學上的應用 23
第四章、系統架構 24
第一節 架構規劃 24
第二節 操作流程 25
第三節 系統實作 26
第五章、 研究方法、步驟和程序 41
第一節 研究對象 41
第二節 資料收集 41
第三節 預測模式的建立與執行 46
第四節 類神經網路效能評估 48
第六章、結果分析 51
第七章 結論 57
第一節 結論 57
第二節 研究限制與未來研究方向 58
第八章 參考資料 59
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