摘要
背景 气流受限程度是评价慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者疾病进展的关键指标.然而由于检查禁忌、依从性等问题,导致部分患者难以开展相关检查,无法评价疾病严重程度.目的 建立并评估基于机器学习算法的COPD患者重度气流受限风险预警模型.方法 采用横断面设计调查2019年1月至2020年6月四川省某三甲医院的COPD住院患者,收集患者一般临床指标与肺功能检查数据.将数据按8:2比例随机分为训练集和测试集,在训练集中使用4种缺失值填充方法、3种特征筛选方法、17种机器学习和1种集成学习算法构建216种风险预警模型.采用ROC曲线下面积(AUC)、准确率、精确率、召回率和F1值评价模型的预测性能,分别使用十折交叉验证法和Bootstrapping算法进行内部验证和外部验证.使用测试集数据进行模型测试和选择.使用后验法进行样本量验证.结果 共纳入418例患者,其中212例(50.7％)患者存在重度以上气流受限风险.经4种缺失值处理和3种特征筛选后,共获得12个处理后的数据集及12种影响气流受限因素的重要性排序,结果显示,呼吸困难指数评分(mMRC)等级、年龄、体质指数(BMI)、吸烟史(有、无)、慢性阻塞性肺疾病评估表(CAT)评分、呼吸困难(有、无)在变量特征排序中居于前列,是构造模型的关键指标,对结果预测有重要作用.其中,采取不填充、Lasso筛选方法后,mMRC等级、吸烟史(有、无)、呼吸困难(有、无)为位居前3位的预测因子,mMRC等级占特征重要性的54.15％.使用不填充、Boruta筛选方法后,CAT评分、年龄、mMRC等级为位居前3位的预测因子,CAT评分占特征重要性的26.64％.使用17种机器学习和1个集成学习算法对12个数据集分别建模,共得216个预测模型.17种机器学习算法十折交叉验证结果显示,不同算法预测性能比较,差异有统计学意义(P<0.05),随机梯度下降算法的平均AUC最大,为(0.738±0.089).使用Bootstrapping算法对测试集进行外部验证结果显示,不同算法所得模型的预测性能比较,差异有统计学意义(P<0.05),集成学习算法的平均AUC最大,为(0.757±0.057).利用Bootstrapping算法对4种缺失值处理和3种特征筛选预测性能评价结果显示,当不填充和Lasso筛选时,可提高模型的性能,差异有统计学意义(P<0.05).使用测试集数据对216个机器学习模型进行测试,最佳模型的AUC为0.7909,准确率为75.90％,精确率为75.00％,召回率为78.57％,F1值为0.7674.样本量验证结果提示研究样本量可满足建模需求.结论 本研究建立并评价了COPD患者重度气流受限风险预警模型,mMRC等级、年龄、BMI、CAT评分、是否有吸烟史和呼吸困难是影响气流受限的关键指标.该模型预测效果良好,具有潜在的临床应用前景.
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