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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

曾慧娟, 田波, 袁红伶, 何杰, 李冠羲, 茹国佳, 许敏, 詹东. 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[J]. 昆明医科大学学报, 2024, 45(3): 99-105. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240315
引用本文: 曾慧娟, 田波, 袁红伶, 何杰, 李冠羲, 茹国佳, 许敏, 詹东. 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[J]. 昆明医科大学学报, 2024, 45(3): 99-105. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240315
Huijuan ZENG, Bo TIAN, Hongling YUAN, Jie HE, Guanxi LI, Guojia RU, Min XU, Dong ZHAN. Predictive Modeling of Chronic Kidney Disease with Hypertension or Diabetes Based on Machine Learning Algorithms[J]. Journal of Kunming Medical University, 2024, 45(3): 99-105. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240315
Citation: Huijuan ZENG, Bo TIAN, Hongling YUAN, Jie HE, Guanxi LI, Guojia RU, Min XU, Dong ZHAN. Predictive Modeling of Chronic Kidney Disease with Hypertension or Diabetes Based on Machine Learning Algorithms[J]. Journal of Kunming Medical University, 2024, 45(3): 99-105. 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
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

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

  • 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。
  • 图  1  预测模型构建流程图

    Figure  1.  Flowchart of predictive modeling

    图  2  Logisitc回归分析热图

    Figure  2.  Heatmap of Logistic regression

    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)

    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)

    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)

    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)

    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 nnon-CKDCKDχ2P
    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。
    下载: 导出CSV
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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

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