对经确诊大肠癌组63例、大肠息肉组69例和健康对照组60例血清肿瘤标志物进行联合检测，检测数据通过一种非线性的数学模型（人工神经网络）进行数据挖掘，采用数理统计等方法对组合检验结果进行数据处理，即建立大肠癌-大肠息肉-正常人的人工神经网络预警模型，应用该模型对所收集的患者进行诊断，其灵敏度为80.03%，特异度为87.01%，准确度为81.77%，优于肿瘤标志物联合检验预测结果，判断出正常、良性与大肠癌组织，为临床大肠癌诊断提供了有价值的参考资料，可较好地对大肠癌起预警作用；通过人工神经网络软件建立和训练模型并进行验证，解决了大量复杂、繁琐的数据分析工作，其操作简便，易于推广和应用。同时该研究极大地促进了消化科病房大肠息肉临床路径工作地开展，规范化了内镜下治疗大肠息肉工作，使临床工作与临床科研工作之间形成了良性互动，获得良好的社会效益。

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