摘要：目的通过数据挖掘建立系统性红斑狼疮（SLE）的最佳预测模型,以及自身抗体谱检测报告标准化解读数据库,以提高诊断效率。方法收集绵阳市中心医院2015年1月至2016年9月首次送检自身抗体谱检测且诊断明确的受试者8 904例,其中SLE患者668例,其他自身免疫性疾病（AID）1 279例,非AID 6 957例。通过受试者工作特征曲线（ROC）分析,从年龄、性别及16种自身抗体中筛选出对SLE具有预测价值的指标后,分别采用决策树、Logistic回归和人工神经网络（ANN）建立SLE预测模型,并选择最优模型,建立其不同预测结果下的验后概率、误诊率等性能指标的扩展数据库。结果经ROC分析,年龄、性别以及抗核抗体（ANA）、抗干燥综合征A抗体（SSA）、抗核糖核蛋白抗体（nRNP/Sm）、抗干燥综合征Ro-52抗体（Ro-52）、抗组蛋白抗体（Histone）、抗核小体抗体（Nuclesome）、抗核糖体抗P蛋白抗体（Rib·P）、抗双链DNA抗体（dsDNA）、抗Sm抗体（Sm）、抗干燥综合征B抗体（SSB）和抗线粒体M2抗体（AMA-M2）均存在一定的诊断价值（P〈0.01）。3种预测模型中,Logistic模型优于其他两种模型以及任何单项自身抗体检测,差异有统计学意义（P〈0.05）。结论自身抗体谱联合性别、年龄因素建立Logistic模型,并根据相应地区的患病率建立预测性能指标数据库,可有效提高疾病的诊断效率。

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