机器学习算法构建慢性肾脏病伴高血压或糖尿病的预测模型

曾慧娟; 田波; 袁红伶; 何杰; 李冠羲; 茹国佳; 许敏; 詹东

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20240315

机器学习算法构建慢性肾脏病伴高血压或糖尿病的预测模型

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240315

曾慧娟¹,
田波²,
袁红伶¹,
何杰¹,
李冠羲¹,
茹国佳¹,
许敏¹,
詹东^3, ,

1.
昆明医科大学第一附属医院肾脏内二科，云南昆明　650032
2.
云南省第一人民医院科研科，云南昆明　650034
3.
昆明医科大学基础医学院，云南昆明　650500

基金项目: 云南省教育厅科学研究基金资助项目（2022J0268）；昆明医科大学第一附属医院博士科研基金资助项目（2021BS018）

详细信息

作者简介:
曾慧娟（1985～），女，云南大理人，医学博士，主治医师，主要从事肾脏内科学研究工作

通讯作者:
詹东，E-mail：zhandong@kmmu.edu.cn

中图分类号: R319；R692；R34
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出版历程
- 收稿日期: 2023-12-13
- 网络出版日期: 2024-03-11
- 刊出日期: 2024-03-30

Predictive Modeling of Chronic Kidney Disease with Hypertension or Diabetes Based on Machine Learning Algorithms

1.
Dept. of Nephrology，1st Affiliated Hospital of Kunming Medical University
2.
Dept. Scientific Research，Yunnan 1st People’s Hospital
3.
School of Basic Medical Sciences，Kunming Medical University，Kunming Yunnan 650500，China

摘要

摘要: 目的构建社区高血压、糖尿病患者中慢性肾脏病（CKD）早期预测模型。方法群随机抽样昆明市4个城区的社区服务中心。对各中心建档居民分为疾病组（n = 1267）和对照组（n = 566），疾病组居民患有高血压和或糖尿病，对照组未患。分别调查2组CKD患病情况并进行问卷调查、实验室检查和人浆细胞瘤变异易位基因（PVT1）基因中5个单核苷酸多态位点等检测。Logistics回归筛选有统计学意义的危险因素纳入机器学习模型构建。算法模型包括支持向量机（SVM）、随机森林模型（RF），朴素贝叶斯（NB）模型和人工神经网络（ANN），并对比评价4个模型的效能和准确性进行比较分析。结果筛选出13项具有统计学意义的指标（P < 0.05），包括年龄、疾病类型、民族、血尿素氮、血肌酐、eGFR、PAM13量表分数、睡眠质量调查、熬夜情况、PVT1基因单核苷酸多态位点rs11993333及rs2720659。基于危险指标建立机器学习算法模型。ANN模型的准确度达94.6%、特异性为66.67%、Kappa值为0.7294、ROC和PRC曲线下面积（0.9418和0.9261）均高于其它3种模型；RF模型敏感性最高位100%。结论机器学习算法构建的CKD早期诊断模型在社区高血压或糖尿病患者中有较好的预测效能。尤其ANN模型各项性能优于其它。
- 慢性肾脏病 /
- 机器学习 /
- 预测模型 /
- 高血压 /
- 糖尿病
Abstract: Objective To build the early predictive model for chronic kidney disease （CKD） in hypertension and diabetes patients in the community. Methods The CKD patients were recruited from 4 health care centers in 4 urban areas in Kunming. The control group was residents without hypertension and diabetes （n = 1267）. The disease group was residents with hypertension and/or diabetes （n = 566）. The questionnaire survey, physical examination, laboratory testing, and 5 SNPs gene types in the PVT1 gene. The risk factors, which were filtered with logistics regression, were used to build predictive models. Four machine learning algorithms were built: support vector machine （SVM）, random forest （RF）, Naïve Bayes （NB）, and artificial neural network （ANN） models. Results Thirteen indicators included in the final diagnostic model: age, disease type, ethnicity, blood urea nitrogen, creatinine, eGFR from MDRD, ACR, eGFR from EPI2009, PAM13 score, sleep quality survey, staying-up late, PVT1 SNP rs11993333 and rs2720659. The accuracy, specificity, Kappa value, AUC of ROC, and PRC of ANN are greater than those of the other 3 models. The sensitivity of RF is the highest among 4 types of machine learning. Conclusions The ANN predictive model has a good ability of efficiency and classification to predict CKD with hypertension and/or diabetes patients in the community.
- Chronic kidney disease /
- Machine learning /
- Predictive modeling /
- Hypertension /
- Diabetes

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图 1 预测模型构建流程图

Figure 1. Flowchart of predictive modeling

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图 2 Logisitc回归分析热图

Figure 2. Heatmap of Logistic regression

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图 3 支持向量机模型ROC和PRC的AUC

A：支持向量机模型ROC；B：支持向量机模型的PRC。

Figure 3. AUC of ROC and PRC in Support Vector Machine （SVM）

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图 4 自由森林模型ROC和PRC的AUC

A：自由森林模型ROC；B：自由森林的PRC。

Figure 4. AUC of ROC and PRC in Random Forest （RF）

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图 5 朴素贝叶斯模型ROC和PRC的AUC

A：朴素贝叶斯模型ROC；B：朴素贝叶斯模型的PRC。

Figure 5. AUC of ROC and PRC in Naïve Bayes （NB）

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图 6 人工神经网络评价

A：人工神经网络模型各层图，I代表输入层，H代表隐藏层，O代表输出层，B代表偏倚矫正神经节点；B：ANN模型各指标重要性评价；C：人工神经网络模型的ROC；D：人工神经网络模型的PRC。

Figure 6. Evaluation for artificial neuron net （ANN）

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表 1 研究对象分组数据分析[n（%）]

Table 1. Base line data analysis between control group and disease group[n（%）]

组别		n	non-CKD	CKD	χ²	P
对照组		1267	1171（92.43）	96（7.58）
疾病组	高血压	344	258（75.00）	86（25.00）
	糖尿病	96	68 （70.83）	28 （29.17）	149.64	< 0.0001^*
	高血压合并糖尿病	126	80（63.49）	46（36.51）
^*P < 0.05。

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