基于机器语言的临床预测模型对高血压脑出血预后的预测

作     者：罗全芳 王超英 林江川 郑志哲 李光海 LUO Quanfang;WANG Chaoying;LIN Jiangchuan

作者机构：福建省德化县医院362500 

出 版 物：《医学理论与实践》 (The Journal of Medical Theory and Practice)

年 卷 期：2023年第36卷第5期

页      面：735-737,745页

学科分类：1002[医学-临床医学] 100210[医学-外科学(含：普外、骨外、泌尿外、胸心外、神外、整形、烧伤、野战外)] 10[医学] 

主　　题：机器语言 多项式函数 数据模型 高血压脑出血 预后 

摘      要：目的:基于我院高血压脑出血(HICH)患者的数据库,使用机器语言的多项式函数(Polynomial),建立预测预后的数据模型,并进行内部检测。方法:回顾性分析327例HICH患者的临床资料。将出院时改良Rankin评分量表(mRS评分)0~2分归为预后良好组,3~6分归为预后不良组。将327例患者分为两组:80%的患者为训练组、20%的患者为测试组。通过机器语言的多项式函数建立数据模型GHRRSD:入院时的格拉斯哥昏迷评分(AGCS)+入院时的心率(AHR)+入院时的呼吸频率(AR)+入院时的收缩压(ASP)+入院时舒张压(ADP)。基于数据模型,分别得出训练组和测试组的ROC曲线,以曲线下面积(AUC)检测数据模型的有效性。再依据数据模型得出其动态列线图,用以检测其实用性。结果:GHRRSD模型对于患者的预后具有很好的预测性。训练组ROC曲线的最优截断值为0.522,95%可信区间为(0.902,0.740),AUC为0.881;测试组ROC曲线的最优截断值为0.551,95%CI为(0.963,0.806),AUC为0.941。二者进行比较无统计学差异(P=0.087),数据模型能适用于训练组及测试组。GHRRSD模型得出动态列线图,能很好地测算出患者不良预后的概率。结论:使用GHRRSD模型对HICH患者预后进行预测,有助于及时发现患者病情、指导临床诊断和治疗及评估预后。