【摘 要】
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急性胰腺炎是一种腹部急性炎症性疾病,患者死亡率仍高达30%,特别是早期死亡最为常见。对急性胰腺炎患者进行早期死亡风险预测,一方面可为临床医生做出合理决策提供重要依据,帮助医生快速做出早期诊断,降低患者死亡率;另一方面可对患者进行风险分层,给予严重患者更快速的诊疗,从而合理分配有限医疗资源。然而在临床实践中,患者数据不平衡、样本量少等问题为急性胰腺炎早期死亡风险预测带来了挑战。在此背景下,研究小样本
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急性胰腺炎是一种腹部急性炎症性疾病,患者死亡率仍高达30%,特别是早期死亡最为常见。对急性胰腺炎患者进行早期死亡风险预测,一方面可为临床医生做出合理决策提供重要依据,帮助医生快速做出早期诊断,降低患者死亡率;另一方面可对患者进行风险分层,给予严重患者更快速的诊疗,从而合理分配有限医疗资源。然而在临床实践中,患者数据不平衡、样本量少等问题为急性胰腺炎早期死亡风险预测带来了挑战。在此背景下,研究小样本情形下的急性胰腺炎早期死亡风险预测方法,具有重要的实际意义和临床价值。本文在对患者数据进行预处理并筛选有效特征的基础上,提出了基于小样本学习的急性胰腺炎患者早期死亡风险预测方法。主要研究内容分为以下几部分:首先,从MIMIC-IV数据库中调取本文所使用的急性胰腺炎患者数据,并对患者数据进行缺失值填充、归一化和特征降维处理,通过结合卡方检验、方差分析和XGBoost方法筛选出判断患者早期死亡风险的重要特征。其次,同时考虑数据增强和小样本模型,提出急性胰腺炎患者早期死亡风险预测方法。利用Smote Tomek采样方法生成新样本,在解决数据类别不平衡问题的同时,对小样本数据进行数据增强。然后利用基于图神经网络的小样本模型进行死亡风险预测,通过改用高斯函数作为注意力核函数聚合相似患者信息,从有限数量的训练示例中学习。数值实验表明,与随机森林、神经网络等7种经典机器学习算法相比,本文提出的方法具有较好的预测效果,其中灵敏度为0.9130,特异度为0.9637,F1分数为0.8235,AUC为0.9384。最后,在小样本学习基础上,建立列线图用于患者死亡风险评分预测。利用常规和动态列线图,不仅方便医生简单直观地向患者讲解病情,还可以帮助患者在线进行风险预测。列线图评分预测模型与临床常用的SIRS、SOFA和SAPSII评分相比,C指数为0.961,预测效果更好,且在临床决策效益方面也优于其他评分,具有较高的实用价值。
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