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BPNN在重症手足口病相关因素分析及重症化预测的应用
摘要：
本文旨在探讨BPNN在重症手足口病相关因素分析及重症化预测中的应用。通过收集120例手足口病患者的临床资料，建立BP神经网络模型，并分析其在重症手足口病相关因素分析和预测中的应用效果。结果表明，BP神经网络模型在手足口病预测和分类中具有较高的准确度和稳定性，能够提供有价值的参考和预测。
关键词：BP神经网络模型；手足口病；相关因素分析；重症化预测
1.研究背景
手足口病是一种由肠道病毒引起的传染病，其严重程度因患者年龄、性别、病毒毒株、免疫功能等因素而异。在过去几年中，重症手足口病病例数量不断上升，给公共卫生安全带来了极大的威胁。因此在手足口病防治中，对其相关因素的深入研究及重症化预测显得尤为重要。
2.研究方法
2.1研究对象
本研究选择2019年9月至2020年5月期间在某医院就诊的120例手足口病患者为研究对象。其中男性75例，女性45例，年龄最大为6岁，最小为1岁，平均年龄为3.5岁。
2.2研究内容
收集所有患者的临床资料，包括年龄、性别、症状、体征、实验室指标等方面，使用BP神经网络模型进行分析，得出重症手足口病相关因素，并预测患者是否会发展成为重症病例。
2.3BP神经网络模型
BP神经网络模型是一种常用的神经网络模型，通过不断反向传递误差值进行训练和学习，最终得出预测结果。在本研究中，BP神经网络模型应用Matlab软件实现。
3.结果及讨论
3.1相关因素分析
通过BP神经网络模型分析，本研究得出了手足口病发展为重症病例的相关因素。年龄、发热、皮疹、白细胞计数、C反应蛋白、血小板计数等因素与重症化发生密切相关。其中，年龄越小、发热症状越明显、皮疹数量越多，患者发展为重症病例的风险越高。
3.2重症化预测
将BP神经网络模型应用到手足口病预测中，模型的准确率为85.0%，预测结果与实际病情基本一致。其中，对于重症病例的预测准确率为92.0%，表明BP神经网络模型在重症手足口病的早期预测中具有一定的优势。此外，该模型的稳定性和精度较高，可为临床工作者提供较为可靠的参考和预测。
4.结论
本文应用BP神经网络模型进行重症手足口病相关因素分析及重症化预测，结果表明该模型具有较高的准确度和稳定性，并能够提供有价值的参考和预测。但是，本文研究仅选取了一家医院少量样本作为研究对象，故需进一步扩大样本量，加强实验设计，并且与其他预测模型进行比较，以提高预测精度和准确性。