【摘 要】
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[目的]通过中西医结合的角度分析,对冠心病患病危险因素进行筛选与分析研究,构建基于Logistic回归、神经网络学习、XGBoost算法的冠心病发病分类模型以及冠状动脉各分段狭窄程度回归预测模型,选出适合的最优模型,在无损无创的情况下高效识别冠心病高危及患病个体,为疾病的早期诊断、预防干预及针对性治疗提供科学依据。[方法]本研究收集了从2019年10月至2021年09月在南方医科大学中西医结合医院
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[目的]通过中西医结合的角度分析,对冠心病患病危险因素进行筛选与分析研究,构建基于Logistic回归、神经网络学习、XGBoost算法的冠心病发病分类模型以及冠状动脉各分段狭窄程度回归预测模型,选出适合的最优模型,在无损无创的情况下高效识别冠心病高危及患病个体,为疾病的早期诊断、预防干预及针对性治疗提供科学依据。[方法]本研究收集了从2019年10月至2021年09月在南方医科大学中西医结合医院就诊且完成冠脉造影检查的患者数据。采用患者病历档案结合中医问卷的形式收集与整合包括基本信息、体格检查、相关病史、中医四诊、生理生化指标等在内的数据资料。研究主要包括3部分内容:（1）探索性因子分析:统计分析冠心病相关预测指标的相关性及特异性,筛选出具有显著性差异的特征。（2）构建基于Logistic回归、BP神经网络学习、XGBoost算法的冠心病分类模型通过交叉验证和分类结果分析并进行综合比较,包括特异度、特征曲线下面积、精确度、召回率、准确度性能等。（3）构建基于机器学习算法的冠状动脉各分段狭窄程度回归预测模型。[结果]一、共计纳入患者256例,胸痛住院患者冠心病患病率为62.11%,其中男性患病率为63.35%,女性患病率为43.16%。二、构建了适用于冠心病诊断的基于XGBoost算法的冠心病分类模型,同通过与传统机器学习算法及数学模型比较,获得了准确度、敏感度、特异度分别为0.969、0.968、0.969的结果。根据机器模型进行分析,其中特异度排在前10位的预测指标的分别是:年龄、LDL、HbA1c、cTnT、BNP、性别、GLU、舌生瘀斑、TP、SCR。在构建了冠心病分类模型的基础上进一步构建了冠状动脉各分段狭窄程度回归预测模型,其中对前降支、左回旋支、右冠的狭窄分数预测的平均误差值分别为11.26%、11.32%、9.33%,决定系数R2分别为0.79、0.71、0.79。模型中起到关键贡献的共同因子是WBC、HGB、MCH、NEU、cTnT、MYO、HbA1c、SCR、Ca、K 等。[结论]在收集的胸痛住院患者中患病率较高,冠心病组与非冠心病组患者中生理指标、化验指标及中医症候等预测因素的分布存在差异且普遍具有显著统计学意义。冠心病诊断分类模型以及冠状动脉狭窄程度预测模型都具有较高的准确度。模型预测效能可通过AUC值和准确率体现。该模型对于临床上冠心病的诊断、预防和治疗有一定指导作用。
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