【摘 要】
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目的 依据川崎病(Kawasaki disease, KD)标准数据模型调查KD患儿的相关资料,探索基于标准数据集和隐私计算环境的医学人工智能算法比较模式。方法 选取2017年1月—2021年12月在上海市儿童医院住院的初诊为KD的998例患儿资料,其中包括不完全KD。根据KD的诊断标准和静脉注射免疫球蛋白(intravenous immunoglobulin, IVIG)治疗无应答诊断标准,分析
【机 构】
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上海市儿童医院(上海交通大学医学院附属儿童医院)心脏内科
【基金项目】
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上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”技术标准项目(21DZ2201400);上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”医学创新研究专项(21Y31900304); 上海申康医院发展中心临床科技创新项目(SHDC22021305-B); 上海市市级科技重大专项“国际人类表型组计划”(一期)(2017SHZDZX01);
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目的 依据川崎病(Kawasaki disease, KD)标准数据模型调查KD患儿的相关资料,探索基于标准数据集和隐私计算环境的医学人工智能算法比较模式。方法 选取2017年1月—2021年12月在上海市儿童医院住院的初诊为KD的998例患儿资料,其中包括不完全KD。根据KD的诊断标准和静脉注射免疫球蛋白(intravenous immunoglobulin, IVIG)治疗无应答诊断标准,分析KD患儿的性别、月龄和实际IVIG治疗无应答患儿比例。依据KD标准数据模型,构建标准数据集,部署安全计算环境,检验KD高危预测模型在不同发热天数患儿中的诊断一致性,并对比IVIG治疗无应答预测模型与Kobayashi预测模型的预测效率,评价2个模型的AUC的ROC及灵敏度和特异度。结果 本研究纳入的患儿月龄为(31.45±23.51)个月。其中,男性639例(64.03%),女性359例(35.97%)。IVIG治疗实际无应答患儿99例(99/998,9.92%),其中男性65例(65.66%),女性34例(34.34%)。根据KD高危预测模型判定为KD高危的患儿931例(931/998,93.29%),其中在发热病程<5 d的326例患儿中,被判定为KD高危的患儿312例(95.71%);在病程≥5 d的672例患儿中,被判定为KD高危的患儿619例(92.11%)。根据IVIG治疗无应答预测模型评分系统,将患儿分为IVIG无应答型KD组(683例)和IVIG敏感型KD组(315例)。与IVIG敏感型KD组相比,IVIG无应答型KD组的纤维蛋白原降解产物(FDP)、血清白蛋白和AST水平均显著升高(P值均<0.01),中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)显著降低(P<0.01)。IVIG治疗无应答预测模型和Kobayashi预测模型的ROC的AUC分别为0.72(95%CI为0.67~0.78)和0.66(95%CI为0.58~0.70)。IVIG治疗无应答预测模型的灵敏度和特异度均为0.73,Kobayashi预测模型的灵敏度和特异度分别为0.29和0.89。结论 本研究使用院内搭建的隐私计算环境对KD标准数据集进行处理分析,表明IVIG治疗无应答预测模型预测汉族KD患儿IVIG治疗无应答的效率略优于Kobayashi预测模型。
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目的:探讨临床上以非感染性腹泻起病的不完全川崎病(IKD)的临床特点及诊断依据,以早期发现并诊治,减少心血管系统并发症及改善预后。方法:回顾性分析2016年12月至2020年6月我院儿科10例以非感染性腹泻起病的IKD患儿的临床资料及实验室检查结果。结果:以非感染性腹泻起病的IKD主要临床表现为无明显诱因出现反复腹泻、发热,渐出现结膜充血、口唇皲裂、浮肿、贫血、肛周脱皮;实验室检查中,C反应蛋白、
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