【摘 要】
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代谢综合征是一个全球性的公共卫生问题,其临床症状得到有效控制,能明显降低脑卒中、心肌梗死等严重心脑血管疾病的发病率。在当前人口老龄化的时代背景下,亟需对代谢综合征早期识别问题进行的研究。本文根据广域多医疗中心数千份临床问卷资料,基于集成学习算法建立老年代谢综合征早期识别预测模型,并利用级联分类器原理对疾病预测模型的不足之处进行优化,以及利用SHAP框架对进行模型解释和特征重要性的研究,以此构建老年
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFC2002501）；
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代谢综合征是一个全球性的公共卫生问题,其临床症状得到有效控制,能明显降低脑卒中、心肌梗死等严重心脑血管疾病的发病率。在当前人口老龄化的时代背景下,亟需对代谢综合征早期识别问题进行的研究。本文根据广域多医疗中心数千份临床问卷资料,基于集成学习算法建立老年代谢综合征早期识别预测模型,并利用级联分类器原理对疾病预测模型的不足之处进行优化,以及利用SHAP框架对进行模型解释和特征重要性的研究,以此构建老年代谢综合征的高风险人群画像,进而对高风险人群进行早期干预以降低其代谢综合征发病率。本文着重进行了以下研究工作:（1）对样本数据进行预处理,并通过比较选择随机过采样作为处理数据不平衡问题的方法;（2）为提高预测模型准确率,通过构建不同的基线模型和集成模型,应用网格搜索结合交叉验证的参数调优方法,得出Cat Boost模型的拟合效果最佳,加权F1得分达0.9286;进一步通过定义分位数准确率以优化原有分类器的阈值划分方法,并基于级联结构对模型进行集成,级联后的模型加权F1得分达0.9375;（3）在模型解释方面,利用SHAP框架分别从局部和全局的角度进行模型解释和特征重要性研究,发现肥胖病史、高密度脂蛋白C、甘油三酯以及高血压病病史为对模型贡献最大的四个特征,且肥胖病患者、低高密度脂蛋白C含量、高甘油三酯含量以及高血压患者会增加代谢综合征的确诊概率。本文所提出的模型有利于提高疾病诊断预测模型的性能,以辅助医疗机构从业人员进行疾病诊断和制定精准的预防或治疗方案;同时为代谢综合征高危人群进行个性化模型可视化解释,丰富包括代谢综合征在内的复杂代谢系统疾病的高危人群特征标签,能够为决策部门制定老年健康政策的提供理论依据,为指导健康老龄化战略的实施提供科技支持。
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