【摘 要】
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中心静脉导管（CVC）在临床静脉治疗中起到重要作用。CVC的普及在为治疗带来便利的同时,也存在一定的风险。导管相关性血栓（CRT）作为常见并发症,具有发病率高、症状隐匿等特点,若没有及早治疗可能危及患者生命。因此,如何通过监护情况评估患者发生CRT的风险并及早预警和干预,是亟待研究的问题。目前CRT尚缺乏完整的风险评估与评价标准,国内外对于该领域的风险因素探究多集中于大量数据的分布统计,并利用简单
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中心静脉导管（CVC）在临床静脉治疗中起到重要作用。CVC的普及在为治疗带来便利的同时,也存在一定的风险。导管相关性血栓（CRT）作为常见并发症,具有发病率高、症状隐匿等特点,若没有及早治疗可能危及患者生命。因此,如何通过监护情况评估患者发生CRT的风险并及早预警和干预,是亟待研究的问题。目前CRT尚缺乏完整的风险评估与评价标准,国内外对于该领域的风险因素探究多集中于大量数据的分布统计,并利用简单的传统机器学习方法进行预测。此外,研究对象多为成人群体,针对儿童患者的研究成果较少。随着医疗水平的提高与信息化的普及,临床积累的大量数据为潜在信息挖掘与临床患者监管奠定了重要基础。根据以上情况,本论文针对儿童群体开展了中心静脉导管相关性血栓的预测分析,采用机器学习的方法对临床数据进行挖掘。本文得到的结果可以对目前CRT领域的研究成果在评估与预测两方面进行补充,提供临床上的关注方向和决策支持。本论文以浙江大学医学院附属儿童医院的导管评估记录及相关不良事件报道为数据来源,同时结合现有的儿科重症监护室数据库PIC,对采用中心静脉导管治疗的儿童患者发生导管相关性血栓的情况进行了风险因素发掘及模型预测研究,具体工作内容包括:（1）开展了大量文献调研,对数据进行预处理,在研究对象中纳入了与患者个体、治疗方案、监测检验及用药措施等相关的数据。为了更好地解决数据不平衡问题,本文利用了PCA降维和可视化的方式,最终确定以SMOTE过采样的方法对训练集进行处理。（2）对预处理后的多分类数据进行独热编码,并对数据完成匹配和缺失值填充后,利用传统机器学习的Stacking和Blending两种模型融合策略,对入院患者进行CRT预测。根据自变量对模型精度的影响大小排序得到了七种潜在风险因素,其中包含四项尚未明确指出的要素。得到的风险因素得到了现有的文献支持,或在临床上具有可解释性。（3）提出了一个基于TensorFlow平台及Keras框架构建的深度学习CRT预测模型,旨在更好地挖掘时序数据中蕴含的信息。数据的二次处理包括时间窗划分、数据匹配计算和时序数据的三维转化。该模型使用时序及非时序数据作为多模态输入,在数据失衡的情况下,该模型与传统机器学习方法相比,在患者拔管前三天内,以24h为时间窗长度,在患者最终是否发生CRT的三个预测任务中都得到了最好的结果:预测准确率达75%以上,召回率达87%以上,AUC值高于82%,AP值高于36%。随着时间推进,模型的预测效果有小范围提升。
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