基于人工智能的急性阑尾炎病理类型预测模型建立

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目的:急性阑尾炎仍为世界常见的急腹症疾病之一,有研究发现急性阑尾炎的误诊多与患者的临床表现相关,而其不良事件(穿孔、脓肿形成)也多与医疗误诊、漏诊相关。就目前的临床经验显示,保守治疗还是手术切除仍存在争议,究其根本对于急性阑尾炎治疗方式的选择仍在于其病理类型的明确,基于对真实世界的数据挖掘,我们对术前急性阑尾炎的病理诊断进行预测,旨在为急性阑尾炎治疗方案选择提供一个新的思路。方法:本研究基于南方医院医疗大数据平台进行数据提取、数据清洗、数据分析。依据组织病理学将病例按照7:3的比例随机分为训练集与测试集,通过输入临床特征、生物学标记物及影像学记录等特征变量进行逻辑回归(Logistic Regression)、随机梯度下降分类器(SGD Classifier)、基于拉普拉斯逼近的高斯过程分类器(Gaussian Process Classifier)、集成学习梯度提升决策树(Gradient Boosting Classifier)、多层感知器(MLP Classifier)、K 近邻分类器(K Neighbors Classifier)、随机森林分类器(Random Forest Classifier)、集成学习分类器(AdaBoost Classifier)等多种算法模型建立,采用准确率、接收器工作特性曲线(ROC曲线)、召回率评价模型性能。结果:本研究回顾性收集了 1373例急性阑尾炎患者病例信息,其中急性单纯性阑尾炎(N=40)、急性化脓性阑尾炎(N=912)、急性坏疽性阑尾炎(N=254)和穿孔性阑尾炎(N=167)。研究通过最优子集算法分别筛选出最优变量个数K值,依据同一 K值进行最优子集筛选,通过不同算法建立的二分类预测模型中准确率最的是随机森林模型(最高准确率97.309%;最低准确率69.167%),AUC值(最高AUC 0.984;最低AUC 0.437)最佳,同时研究发现中性粒细胞百分比、淋巴细胞百分比、发病时长这三个特征变量对于单纯性阑尾炎、复杂性阑尾炎、穿孔性阑尾炎及复发性阑尾炎类型的预测十分重要。结论:基于对真实世界的数据挖掘,本研究利用机器学习建立了利用患者临床特征及生物学标志物快速诊断急性阑尾炎病理类型的多种不同算法预测模型,其中随机森林模型评价最优,同时研究发现中性粒细胞百分比、淋巴细胞百分比、发病时长这三个特征变量对于单纯性阑尾炎、复杂性阑尾炎、穿孔性阑尾炎及复发性阑尾炎类型的预测十分重要。此外,新增文本特征变量也可以明显提高模型的准确率和AUC值。
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