于 李

我国乙型肝炎病毒(hepatitis B virus，HBV)相关原发性肝癌患者的生存率低，年龄标化的5年相对生存率仅为10.1%[1]。 老龄化加剧导致老年患者比例增加，其病情复杂，治疗难度大，使用现有症状评估及预后判定体系效果有限。 而中医采用整体方式对患者进行综合评估[2]。

人工智能(artificial intelligence，AI)旨在模仿人类认知功能，促进医疗数据的可用性及分析技术发展，但医学疾病非线性关系特征导致其建模难度大[3]，因此须采用特定的方式。 人工神经网络(artificial neural network，ANN)是一种受人类神经突触系统启发的机器学习技术，为模拟人脑的一种算法，可推导出描述样本特征的数据模型[4]。 近年来，ANN 在医疗领域取得诸多方面的进展[5]。 本研究旨在应用ANN 算法结合中医证候分类建立一种有效的预测模型，用于老年HBV 相关原发性肝癌患者的预后判定。

1 材料与方法

1.1 研究对象 选择2010年1 月—2014年12 月于北京中医药大学第三附属医院收治诊断为HBV相关原发性肝癌老年患者408 例(≥60 岁)，全部患者均住院治疗。 收集患者人口学、疾病史、临床资料、实验室及病理检查结果等数据。 对入组患者进行5年随访(生存或死亡)自患者死亡时间或随访时间点终止，平均随访时间为12 个月。

患者临床诊断依据WHO HBV 相关原发性肝癌分类诊断标准[6]。 根据“临床研究指导原则”，5 位高年资中医学主任医师(具有20年以上中医行医经验)以共识确定中医证候[7]。 排除严重心血管、泌尿、造血等各系统重大疾病，以及心理障碍疾病患者。

1.2 预测变量及ANN 模型的选择 通过……