摘要：目的：利用两个预后分析模型－ｔｉｍｅ－ｃｏｄｅｄ ｍｏｄｅｌ和ｓｉｎｇｌｅ－ｔｉｍｅ ｐｏｉｎｔ ｍｏｄｅｌ，结合实际数据进行肺癌预后结果预测。方法：利用ＬＭ算法和停止准则进行迭代。结果：利用ＢＰ人工神经网络的两个模型对于学习集数据的拟合情况要远远好于传统的Ｃｏｘ回归和ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归，若样本收集具有代表性，该网络可以任意精度逼近任意映射。利用停止准则后，在数据收集不是非常全面的条件下，预测效果与传统方法无差别。结论：ＢＰ人工神经网络可以用于肺癌预后结果预测。

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