简介:摘要目的从有限的检验信息中归纳和提炼出更有价值的诊治信息,并通过技术手段来探索检验医学应用于临床实践新的方法。方法通过CA199、CEA、CA72-4三种标志物为例,依托ANN(ArtificialNeuralNetwork)以及SPSS统计软件,对胃肠肿瘤标志物的检测数据进行验后概率解释。结果大肠癌组CA19-9、CEA、CA72-4三种标志物浓度均明显高于高于其他疾病组以及健康对照组(p<0.05)。验后概率的检验报告能够比较科学地提供检测参考。结论ANN(ArtificialNeuralNetwork)验后概率的检验报告诊断效率较高,是临床检验实践的一个新途径。
简介:摘要一名61岁男子因背痛一个月,去看他的全科医生。他患有高血压,无吸烟史,并且近几个月感到疲劳,背痛使他彻夜难眠,没有体重减轻。临床检查结果正常。该患者的鉴别诊断范围很广,包括潜在的恶性疾病,例如胰腺癌、骨髓瘤、前列腺癌或转移瘤。