【摘 要】
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世界糖尿病地图第10版显示,我国有世界上最大的成年人糖尿病患者群体,其中未确诊患者比例高达51.7%。糖尿病患者要长期控制血糖水平,但患者更担忧的是糖尿病引发的各类并发症。其中,糖尿病并发肾病是糖尿病最严重的并发症之一,往往早期没有任何的急性征兆,很难及时发现,一旦发展到后期会比其他肾脏病更难治疗,不仅会给家庭和社会带来沉重压力,更会给患者造成生命威胁,所以于我国而言,帮助高危人群早日确诊的需求更
【基金项目】
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教育部“天诚汇智”科研创新基金；
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世界糖尿病地图第10版显示,我国有世界上最大的成年人糖尿病患者群体,其中未确诊患者比例高达51.7%。糖尿病患者要长期控制血糖水平,但患者更担忧的是糖尿病引发的各类并发症。其中,糖尿病并发肾病是糖尿病最严重的并发症之一,往往早期没有任何的急性征兆,很难及时发现,一旦发展到后期会比其他肾脏病更难治疗,不仅会给家庭和社会带来沉重压力,更会给患者造成生命威胁,所以于我国而言,帮助高危人群早日确诊的需求更为迫切。因此,建立一个可靠的糖尿病并发肾病预测模型来准确预测患者的患病风险是值得研究的课题,具有深刻的现实意义。本研究首先在医院检验科进行患者体检报告的收集,并进行资料整理。利用数据预处理的相关技术（包括数据清洗、数据编码与转换、数据无量纲化等）清洗和规范数据;其次,已有的糖尿病并发肾病预测模型缺少对数据不均衡问题的关注,导致研究成果脱离了实际临床应用,本研究为改进这一问题,采用不同数据均衡算法（包括SMOTE、SMOTE ENN、SMOTE Tomek Link、Borderline SMOTE、ADASYN）实现对少数类样本的合成,降低数据不平衡率。针对数据集的高维问题,使用主成分分析完成特征降维;最后,综合比较多种分类算法（包括决策树、随机森林、支持向量机、BP神经网络、一维卷积神经网络）结合上述数据均衡的组合模型,对糖尿病并发肾病的危险因素进行提取和选择,通过多种模型评估指标分析实验结果,最终建立了一个可靠、预测准确的糖尿病并发肾病风险预测模型。实验结果表明,本研究建立的一维卷积神经网络-ADASYN组合模型在高维不均衡的糖尿病并发肾病数据集下表现最好,精准率、召回率、F1值和AUC值分别达到97.6%、99.4%、98.5%、0.999,并最终提取出尿白细胞、血红蛋白、肌酐等9项体检指标作为糖尿病肾病的致病危险因素。使用一维卷积神经网络与ADASYN组合构建疾病风险预测模型可以为糖尿病并发肾病的早期预防和临床诊断提供科学的指导信息,对智能医学的发展具有重要意义。
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