【摘 要】
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针对艾滋病相关隐球菌性脑膜炎死亡率极高的问题,本文在相关数据集上建立了三个基于XGBoost的生存预测模型（BecCox、EXSA、Hit Boost）。通过对比上述模型和Cox比例风险模型（CPH）的预测性能,找出了准确率较高的死亡率预测模型,对其预测结果产生机制进行了解释,并利用该模型判别处于高风险中的患者,为采取措施降低患者死亡率提供了理论依据。进一步丰富了机器学习在生存预测模型中的研究课题
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针对艾滋病相关隐球菌性脑膜炎死亡率极高的问题,本文在相关数据集上建立了三个基于XGBoost的生存预测模型（BecCox、EXSA、Hit Boost）。通过对比上述模型和Cox比例风险模型（CPH）的预测性能,找出了准确率较高的死亡率预测模型,对其预测结果产生机制进行了解释,并利用该模型判别处于高风险中的患者,为采取措施降低患者死亡率提供了理论依据。进一步丰富了机器学习在生存预测模型中的研究课题。首先,本文以艾滋病相关隐球菌性脑膜炎患者的临床试验数据--ACTA数据集为研究对象。在数据清洗、缺失值填补、特征提取处理的基础上,对比了基于XGBoost的生存预测模型BecCox、EXSA、Hit Boost以及传统的CPH模型预测性能的优劣。结果表明,在ACTA数据集上BecCox模型在预测准确度方面有较好的表现,平均一致性指数为0.746,比CPH模型的平均一致性指数高出5.8%。除此之外,模型还识别出影响艾滋病相关隐球菌性脑膜炎的关键因素为脑脊液酵母菌数量、血红蛋白含量和血清葡萄糖水平。丰富了基于XGBoost的生存预测模型在艾滋病相关隐球菌性脑膜炎数据集上的研究和结论。其次,本文引入SHAP模型从整体和个体两个角度对BecCox模型的预测值产生机制进行了解释。在BecCox模型研究的基础上,丰富了BecCox模型可解释性方面的研究和结论,提高了医疗保健领域创新生存预测模型的信任度。最后,本文借助自然间断点聚类算法进行聚类个数的选择,基于BecCox模型的预测结果对患者进行了风险评级,并且在测试集上验证了风险评级结果的合理性。比较了不同的风险组在不同治疗方式下的平均生存率,得到了每一个风险组的最优治疗方式,所得结果可以作为辅助信息,辅助医生进行临床治疗。丰富了患者风险评级方面的研究和生存预测模型的应用。
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