目的 用现有药代动力学(PK)药物相互作用(DDI)信息的数据库,构建出可用于预测AUC倍数变化(FC)的机器学习模型,用于探究对现有DDI预测的可能,为临床用药提供一定的合理建议.方法 从美国食品药品监督管理局(FDA)认证的药品标签中提取DDI的PK数据和AUC倍数变化的数据.通过DrugBank检索出DDI有关的多肽和药效学(PD)信息,用蛋白质资源(UniProt)对相关多肽ID进行药物类型(PPDT)标识,用矩阵归一化的代码生成便于分析的多维向量数据.PPDT对AUC的影响和所产生的倍数变化作为因变量,进行机器学习模型构建.用均方根误差(RMES)值最小的模型进行模型构建,训练出袋装决策树(Bagged)预测模型.利用训练好的模型对部分药物检验,检测模型的预测性别.通过查阅现有的有关检测DDI对的文献研究结果,对预测值进行分析比较,对模型进行评价.结果 检验模型药物对共16对,分别为16种药物对他克莫司的影响,发现对DDI的有无预测准确率为81.25％;预测结果根据FDA标准分类强弱,结果表明,DDI强弱预测,偏离较大的预测较少.结论 模型预测DDI的有无评价一般;但对DDI的强弱分类后,对DDI的预测结果较好,预测结果说明模型预测性能对于在临床试验之前进行潜在的DDI评估具有一定的参考价值.

目的 利用可解释的机器学习模型,探讨轻型缺血性卒中(minor ischemic stroke,MIS)2年内复发相关危险因素.方法 回顾性收集2020年7-12月山西省心血管病医院神经内科MIS患者一般资料、实验室结果、影像学等资料,单因素分析进行复发危险因素变量筛选,合成少数过采样技术-标称连续处理数据不平衡,数据集按8∶2的比例分为训练集与测试集,网格搜索10折交叉验证构建轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)、支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并与逻辑回归(logistic regression,LR)模型进行比较,基于ROC的AUC、校准曲线分别评价模型的区分度与校准度,性能最好的模型通过Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)模型对预测结果进行解读.结果 本研究共纳入520例MIS患者,2年内复发93例(17.9％),测试集中LightGBM、SVM、LR预测患者2年内复发的AUC分别为0.935(95％CI 0.896～0.973)、0.833(95％CI 0.770～0.896)、0.764(95％CI 0.691～0.835),准确度分别为0.890、0.773、0.693,布里尔分数分别为0.105、0.167、0.200.结果 显示LightGBM模型性能最优,基于SHAP的LightGBM可解释模型重要性前5的是舒张压、年龄、糖尿病、LDL-C、吸烟.结论 本研究建立的LightGBM模型预测效果良好,可为MIS患者2年内复发的预测提供借鉴.通过SHAP可解释性帮助临床医师更好地理解预测模型结果背后的原因,对MIS患者做出更个性化与合理化的临床决策.

目的:采用Lasso-Logistic回归分析肝癌患者术后营养不良的影响因素,并进行列线图预测模型构建,为肝癌患者术后营养状况调整提供参考.方法:选取2021年1月至2023年6月本院收治的460例肝癌手术患者,按照7:3分为训练队列和验证队列,根据患者主观整体评定量表评判患者术后营养状态,分为营养正常组和营养不良组,采用Lasso-Logistic回归分析其影响因素并构建列线图预测模型.结果:训练队列与验证队列一般临床资料比较差异均无统计学意义(P＞0.05).Lasso-Logistic回归分析显示,年龄、术前体质量指数(BMI)、术前营养风险筛查评分(NRS2002)、贫血、糖尿病、肿瘤分期、白蛋白(ALB)、胰高血糖素样肽-1(GLP-1)、总胆汁酸(TBA)、甘胆酸(CG)均是训练队列中肝癌患者术后营养不良的独立影响因素(P＜0.05).ROC曲线显示,肝癌患者术后营养不良的列线图预测模型在训练队列、验证队列中预测的曲线下面积分别为0.873、0.902;校准曲线显示,该列线图模型在训练队列、验证队列中预测肝癌患者术后营养不良风险与实际风险状况基本一致.结论:构建的列线图模型对肝癌患者术后营养不良预测价值较高,且有良好预测效用,但需要进一步的验证评估.

目的 建立针对云南省多民族人群的产后抑郁风险预测模型并识别预测因子.方法 于云南省某多民族聚居县对处于产后42天～1年的女性采用爱丁堡产后抑郁量表(Edinburgh Postnatal Depression Scale,EPDS)进行产后抑郁筛查.以是否存在产后抑郁症状(EPDS ≥9分)为结局指标,基于随机森林算法纳入人口经济学、社会心理学、产科学、新生儿、配偶及家庭、其他特征因素共52个影响因素,在训练集上构建云南多民族人群产后抑郁风险预测模型,在测试集上采用准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线)下面积(Area Under Curve,AUC)评价该模型性能.结果 本研究纳入分析的女性为459名,产后抑郁检出率为11.55％,其中汉族7.56％、壮族13.94％、其他少数民族13.92％.重要性评分位于前14的变量为:焦虑、既往不良情绪史、夫妻感情、家人支持水平、照顾新生儿身心疲惫、妊娠风险分级、母婴同室、喂养模式、文化程度、配偶文化程度、夜间照顾新生儿次数、民族、孕次、年龄.该模型准确率为92.74％,特异度为95.50％,灵敏度为69.23％,阳性预测值为64.29％,阴性预测值为96.36％,AUC值为0.925.同时,分别以汉族、壮族和其他少数民族人群作为验证集进行内部验证,显示模型稳定性好.结论 基于随机森林算法建立的云南多民族人群产后抑郁风险预测模型性能良好,可用于预测少数民族地区女性产后抑郁风险因子,从而采取针对性干预措施.

目的 通过机器学习方法对流行性感冒临床证候学资料进行训练,获得流感辨证模型.方法 收集2019年12月-2022年3月就诊于中日友好医院发热门诊的流行性感冒患者病历资料,使用数据采集系统进行数据处理,将不同数据处理过程产生的数据分别存储,以逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM和随机森林为备选模型,通过Optuna进行超参数优化选择,并在各数据集中分别训练模型,以macro-F1评分为核心指标,对模型的预测性能进行评价.结果 整理得到训练样本1 011个,其中风热犯卫证453个、风寒束表证152个、表寒里热证406个;得到用于训练的数据集8个,包含数据80份.经训练,逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM、随机森林模型的macro-F1评分分别为0.783 0、0.774 2、0.731 5、0.782 4、0.716 7、0.793 8、0.815 3.加权样本能显著提高平均模型性能,而主成分分析降维会降低平均模型性能.单一模型中,逻辑回归模型预测性能最佳;集成方法模型中,随机森林模型预测性能最佳.结论 在样本量较小的情况下,流行性感冒中医辨证模型使用逻辑回归、决策树、支持向量机和lightGBM较为适宜,随着样本量增加,逻辑回归、支持向量机、lightGBM和随机森林可能更为合适.不同数据处理方式会影响模型性能,对证型典型程度信息的采集有利于提高模型性能.

目的:筛选与肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)预后密切相关的炎症反应关键基因,构建预后风险评分模型,并评估该模型在HCC中的预后价值.方法:从TCGA数据库获取HCC患者肝肿瘤组织及正常肝组织的mRNA表达数据作为训练集,从GEO数据库中获取HCC患者的mRNA表达数据作为验证集.筛选出与HCC预后相关的炎症反应相关基因,运用LASSO回归和随机生存森林(RSF)方法筛选与HCC预后相关的炎症反应关键基因.基于这些关键基因构建预后风险评分模型并验证,应用Cox比例风险回归评估该模型对患者预后的影响.构建列线图并进行一致性分析.结果:共筛选出15个与HCC预后相关的炎症反应基因,经LASSO回归和RSF分析,确定11个炎症反应关键基因,即IL18RAP、MEP1A、RIPK2、CYBB、SLC7A1、ADM、IL7R、P2RX4、ACVR2A、SERPINE1、SLC7A2.构建的预后风险评分模型在训练集和验证集上预测1、3、5年生存率,AUC值均超过0.60;Kaplan-Meier分析显示高风险组总生存期(OS)显著低于低风险组(P＜0.01);PCA和t-SNE分析显示该模型能有效区分高、低风险患者.Cox回归分析提示预后风险评分是独立的预后因素,且与OS显著相关(P＜0.01).列线图模型C-index为0.672,具有较高的预测精度,1年和3年校准曲线与标准曲线吻合度好,5年吻合度稍弱.结论:本研究成功构建并验证了一个基于炎症反应相关基因的风险评分模型,筛 选出的11个炎症反应关键基因(IL18RAP、MEP1A、RIPK2、CYBB、SLC7A1、ADM、IL7R、P2RX4、ACVR2A、SERPINE1、SLC7A2)与HCC进展密切相关,且在模型中显示出较强的预后预测能力.

目的 本研究基于半监督算法残差网络(semi-supervised algorithm Residual network,SMRNet)的深度学习方法,探索其在计算机辅助自主分析膝关节MRI诊断前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)损伤方面的应用.方法 使用100名经过关节镜确认的ACL损伤患者和100名关节镜确认无ACL损伤的患者的术前MRI图像.在选取适当层面后,裁剪并用于SMRNet的训练.SMRNet对单个MRI切片上ACL损伤的概率进行最终判断.4名临床医师对相同图像进行读片诊断.结果 SMRNet分类的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值和阴性预测值分别为97.00％、94.00％、95.50％、94.17％和96.91％.医师的整体阅片情况类似,敏感性区间91.00％～96.00％、特异性区间90.00％～94.00％、准确性区间90.50％～95.00％、阳性预测值区间90.09％～94.12％、阴性预测值区间90.90％～95.92％,二者差异无统计学意义(P＞0.05).结论 经过训练的SMRNet模型在ACL损伤检测上超越部分临床医师,为膝关节MRI诊断提供高效可靠方法,展现深度学习在医学影像的潜力.未来,SMRNet有望成为膝关节MRI诊断的重要工具,为患者提供更精准的诊疗方案.

目的 采用XGBoost机器学习算法构建一个临床影像模型,预测肺结节病理浸润性,并在一个外部验证组中对模型进行泛化性验证.方法 回顾性纳入CT诊断为孤立性肺结节患者248例,分别提取肺结节区域和结节周围3mm、5mm区域的放射组学特征.经过从粗到细的特征选择后,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法计算Radscore.采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选与肺结节浸润性相关的临床放射学因素.然后,利用Logistic和XGBoost算法构建临床-放射组学联合模型,在一个独立的外部验证组(n=147)中评估模型的泛化性能.结果 综合Radscore、CT值、肺结节长度、月牙征的临床放射学XGBoost联合模型对肺结节浸润性的预测效果优于放射组学模型、临床放射学Logistic联合模型,在训练队列中的曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.848～0.927),在外部验证组中曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.823～0.942).结论 我们采用XGBoost机器学习算法构建了一种预测肺结节浸润性的临床放射学模型,结果显示出令人满意的预测效能,并在一个独立外部验证组中得到了良好的泛化性验证,可以帮助临床医生指导肺结节的诊疗并制定评估策略.

目的 探讨基于DCE-MRI影像组学联合临床特征在术前鉴别诊断luminal型与非luminal型乳腺癌的价值.方法 回顾性纳入2014年1月～2023年8月内蒙古自治区人民医院行DCE-MRI检查并获得病理结果的212例乳腺癌患者的图像,根据病理分子分型,将患者分为luminal型乳腺癌114例,非luminal型98例.按7:3的比例148例为训练组,64例为验证组.采用3D-slicer软件手动勾画病灶体积兴趣区(VOI),经LASSO回归及T检验批量提取影像组学特征并进行筛选,筛选出有价值的影像组学特征及临床特征,分别构建2个预测模型:单一影像组学模型及影像组学联合临床特征模型.采用ROC曲线下面积、准确率、敏感度、特异度以及校准曲线评价训练集中影像组学联合临床特征鉴别luminal型与非luminal型乳腺癌的诊断效能.结果 单一影像组学模型的AUC值0.850、准确率0.790、敏感度0.820、特异度0.765;影像组学联合临床特征模型AUC值0.856、准确率0.783、敏感度0.791、特异度0.776.临床特征中,如绝经状态(P=0.009)、淋巴结转移(P=0.012)有统计学意义,年龄(P=0.165)、病理类型(P=0.687)无统计学意义.结论 基于DCE-MRI的影像组学联合临床特征在术前鉴别luminal型与非luminal型乳腺癌方面具有较大价值.

目的 建立并验证基于CCTA影像组学和临床特征的列线图在鉴别易损斑块的临床应用价值.方法 选取接受CCTA检查的冠状动脉疾病(coronary artery disease,CAD)患者 102 例共 108 个斑块的临床资料,其中易损斑块 35个,稳定斑块 73 个.以 8∶2 比例随机划分为训练集(n=87)及测试集(n=21).在CCTA图像中手动勾画斑块感兴趣区并提取影像组学特征.采用Mann-Whitney U检验、Pearson相关系数及LASSO算法进行特征筛选,构建影像组学模型并计算影像组学评分(Radscore).结合临床特征和Radscore构建列线图模型.最后通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线评估模型的效能及临床应用价值.结果 最终筛选得到 8 个最优影像组学特征.结合临床和影像组学特征的列线图模型在训练集及测试集中的曲线下面积值(area under the cure,AUC)分别为 0.999、0.929.校准曲线显示列线图预测结果与实际结果之间具有良好的一致性.决策曲线显示列线图具有更好的临床益处.结论 结合CCTA影像组学特征和临床特征的列线图模型能够客观、准确地鉴别易损斑块,具有较高的诊断效能,为后续临床决策提供建议.