摘要：目的探讨基于人工神经网络在基层医疗冠心病早期筛查中的应用的效果以及临床意义。方法对1300例患者的资料进行收集整理,患者的病情参数包括患者的体征、超声心动图、动态心电图、心肌酶、血脂等情况;参数包含患者的心律失常、年龄、时间、性别、脉搏、诱因、家族史、吸烟数量、高血压史、饮酒量、ST段水平压低等。结果选取的1300例病例参数样本,对BP网络进行训练,训练次数为1584000,并不断改进修正互联矩阵系统,直至检测误差小于规定值为止。结论本研究运用的人工神经网络技术,按照数据的不同特征,将其划分为冠心病的不同种类,实现利用样本数据为目标。基于人工神经网络在基层医疗冠心病早期筛查中的应用,具有显著的临床意义。

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