تحليل زمن البقاء باستخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية ونموذجي انحدار كوكس والانحدار اللوجستي: دراسة تطبيقية

الملخص AR

استهدف البحث دراسة مقارنة بين أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية ونموذج انحدار كوكس ونموذج الانحدار اللوجستي وذلك بالتطبيق على عينة من 161 مريض سرطان للرئة ومجموعة من العوامل المؤثرة في زمن البقاء على قيد الحياة وتوصلت الدراسة إلى أن باستخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية اهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء هي التدخين والمهنة ودرجة المرض ثم العمر بكفاءة تصل إلى 86% وحساسية 85% ونوعية 87% ونسبة تصنيف خاطئ 14% أما نموذج انحدار كوكس توصل إلى أن أهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء وهي درجة المرض, طرق العلاج، الإصابة بكورنا والتدخين وذلك بكفاءة 80.7% وحساسية 82.5% ونوعية 79% ونسبة تصنيف خاطئ 19.8% أما باستخدام نموذج الانحدار اللوجستي فأهم العوامل المؤثرة في زمن البقاء هي المهنة، ودرجة المرض, التدخين ثم العمر بكفاءة تصل إلى 67.1% وحساسية 54.3% ونوعية 76.9% ونسبة تصنيف خاطئ 32.9% وبالتالي هناك أفضلية للشبكات العصبية الاصطناعية عن نموذج انحدار كوكس ونموذج الانحدار اللوجستي في تحديد العوامل المؤثرة في زمن البقاء والتصنيف والتنبؤ بالمشاهدات الجديدة.