不同机器学习模型在东北区域自然人群高尿酸血症预测中的应用效果比较

来源 :中国医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sunxiaoyan
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目的:本研究基于东北区域自然人群队列,了解东北区域高尿酸血症(hyperuricemia,HUA)的患病情况,利用不同机器学习算法构建HUA预测模型,并比较各模型预测能力,为HUA未来的防控研究提供模型理论支持。方法:本研究基于2018年9月至2019年12月开展的东北区域自然人群队列研究,共纳入10477名研究对象。通过问卷调查、体格检查和实验室检查对研究对象进行信息收集。根据HUA的判定标准(血清尿酸值男性>420μmol/L,女性>360μmol/L)将研究对象分为HUA组和非HUA组,采用t检验或卡方检验或秩和检验来分析特征变量在HUA组与非HUA组的组间差异。利用逐步回归算法提取特征变量。运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes,NB)、随机森林(Random Forest,RF)和前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FFNN)算法构建HUA预测模型,通过计算各模型的准确率、灵敏度、特异度和kappa值,评估每个模型的预测性能。结果:本研究纳入人群的HUA患病率为18.32%,男性患病率为28.52%,女性患病率为13.56%。通过单因素分析和逐步回归算法提取37个特征变量进行机器学习建模。随机森林算法中重要性排名前10的变量为甘油三酯、肌酐、腰围、腰臀比、臀围、血小板分布宽度、添加糖、菜油甾烷醇、维生素A、次黄嘌呤。4个模型在测试集中的预测性能表现如下:SVM的准确率为81.6%,kappa值为0.094,敏感度为6.9%,特异度为99.3%;NB的准确率为90.9%,kappa值为0.733,灵敏度为89.7%,特异度为91.1%;RF的准确率为82.1%,kappa值为0.174,灵敏度为14.1%,特异度为98.2%;FFNN的准确率为71.4%,kappa值为0.311,灵敏度为70.1%,特异度为71.7%。结论:NB模型在预测HUA时表现出最优性能,为HUA的研究提供模型理论支持,但未来需进一步提升模型性能,且在大型人群队列研究进行外部验证。
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