【摘要】：研究背景:老年多器官功能不全綜合征(Multiple organ dysfunction syndrome in the elderly,MODSE)是指老年人在器官存在老化和罹患各種慢性疾病的基礎(chǔ)上,器官機(jī)能減退處于功能不全的臨界狀態(tài),由某種可能并不嚴(yán)重的誘因激發(fā),在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)2個(gè)或2個(gè)以上器官序貫或同時(shí)發(fā)生功能不全或衰竭的臨床綜合征。其病死率極高,是導(dǎo)致老年重癥患者死亡的主要原因之一。故早期診斷和預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)歸并及時(shí)進(jìn)行相關(guān)集束化綜合治療是降低其死亡率的重要途徑。臨床上,常用的器官功能不全的評(píng)分,如Marshall評(píng)分、序貫器官衰竭評(píng)分(Sequential Organ Failure Assessment,SOFA)、急性生理學(xué)與慢性健康狀況評(píng)分系統(tǒng)Ⅱ(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation,APACHE Ⅱ)評(píng)分,但這些評(píng)分主要適用于普通成年人,MODSE具有其不同于普通成年人發(fā)生的多器官功能不全綜合征(Multiple Organ Dysfunction Syndrome,MODS)的特點(diǎn),常用的器官功能不全的評(píng)分對(duì)病情嚴(yán)重程度的評(píng)價(jià)和轉(zhuǎn)歸的預(yù)測(cè)存在局限性。鑒于老年重癥患者和ICU處置環(huán)境的復(fù)雜性以及各種變量的易變性,收錄監(jiān)測(cè)全方位、多維度的指標(biāo),電子病歷(Electronic Health Records,EMR)的創(chuàng)建和發(fā)展為這方面研究創(chuàng)造了可能性。目的:1)針對(duì)MODSE人群,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析MODSE早期死亡相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素;2)利用集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型XGBoost等構(gòu)建評(píng)估MODSE早期死亡風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型,更好地輔助臨床決策和治療。方法:1)利用公開的基于電子病歷的大型數(shù)據(jù)庫重癥醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫MIMIC-Ⅲ(Medical Information Mart for Intensive Care),根據(jù)納入排除標(biāo)準(zhǔn)納入 MODSE患者16014人,其中院內(nèi)死亡2360人(14.73%),根據(jù)預(yù)后將患者分為死亡組(2360人)和存活組(13654人),采集人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、入ICU第一天的生命體征、臨床干預(yù)措施、全身炎癥反應(yīng)綜合征評(píng)分(SIRS)等122個(gè)特征,比較兩組患者各指標(biāo)差異,采用XGBoost模型算法進(jìn)行死亡相關(guān)特征重要性排名;2)根據(jù)MODSE納入標(biāo)準(zhǔn),在MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫、eICU協(xié)作研究數(shù)據(jù)庫和解放軍總醫(yī)院重癥數(shù)據(jù)庫中生成三個(gè)MODSE患者數(shù)據(jù)集。隨機(jī)抽取80%作為訓(xùn)練集,剩余20%為測(cè)試集,將122個(gè)特征作為模型參數(shù),采用集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型:SVM(支持向量機(jī)模型),KNN(K近鄰模型),RF(random forest隨機(jī)森林模型),XGboost模型于訓(xùn)練集中建立預(yù)測(cè)模型,在測(cè)試集中用受試者工作特征曲線(ROC)評(píng)估模型對(duì)MODSE患者死亡風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)價(jià)值,并與臨床現(xiàn)有模型如SOFA、APACHE-Ⅲ、MODS、SAPS等評(píng)分的性能進(jìn)行對(duì)比;最后將性能最好的模型于三個(gè)數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行交叉驗(yàn)證。結(jié)果:1)與存活組比較,死亡組患者GCS均值、年齡均值、心率最大值等升高,BMI、收縮壓最小值等下降,差異均存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P0.01)。XGBoost算法特征排名前10的指標(biāo)為:呼吸頻率、APTT、年齡、體溫、BMI、收縮壓、血小板、血糖、休克指數(shù)、白細(xì)胞計(jì)數(shù);2)XGboost模型預(yù)測(cè)MODSE患者死亡的性能最好,AUC為0.853,敏感性為0.826,特異性為0.729,準(zhǔn)確率為0.874,較其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型及傳統(tǒng)臨床評(píng)分優(yōu)異。交叉驗(yàn)證對(duì)比中,MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的模型在解放軍總醫(yī)院重癥數(shù)據(jù)庫中驗(yàn)證效果最好,AUC為0.882。結(jié)論:與傳統(tǒng)的評(píng)分相比,集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)性能更加優(yōu)越,具有更強(qiáng)的普適性。
【圖文】：

邐解放軍醫(yī)學(xué)院碩士學(xué)位論文邐逡逑機(jī)整合和充分發(fā)揮無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（ＷＩＦＩ）、移動(dòng)終端技術(shù)、基于ＨＴＭＬ５的跨平逡逑臺(tái)的臨床數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的海量臨床數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。逡逑利用系統(tǒng)進(jìn)一步提高了病例信息無紙化、信息化程度，優(yōu)化了醫(yī)療護(hù)理流程，提逡逑高了日常工作效率。將臨床上各種信息，包括生命體征、醫(yī)囑、檢驗(yàn)檢查結(jié)果等，逡逑全部數(shù)據(jù)化、標(biāo)準(zhǔn)化，形成“危重癥�？撇v”標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，便于后期大數(shù)據(jù)分析、逡逑預(yù)測(cè)、管理。通過病情概覽、評(píng)估評(píng)分、目標(biāo)管理等使醫(yī)生能夠早期、及時(shí)、準(zhǔn)逡逑確的判斷病情，早期干預(yù)，改善預(yù)后（圖２）。逡逑

邐解放軍醫(yī)學(xué)院碩士學(xué)位論文邐逡逑１．３．４數(shù)據(jù)庫基本概況逡逑該數(shù)據(jù)庫在“科技部國家大數(shù)據(jù)領(lǐng)域子課題一解放軍總醫(yī)院醫(yī)療大數(shù)據(jù)研發(fā)逡逑項(xiàng)目”（２０１６ＭＢＤ－０１４）的資助下于２０１７年９月開始建設(shè)，相關(guān)課題己通過解逡逑放軍總醫(yī)院倫理委員會(huì)審批，審批號(hào)：倫審第Ｓ２０１７－０５４－１號(hào)，并己進(jìn)行了前瞻逡逑性研宄注冊(cè)（注冊(cè)號(hào)：ＣｈｉＣＴＲ－ＯＯＣ－１７０１２１０８）。截止２０１８年１２月１５日，共收逡逑治１１２１例重癥患者，其中男性６６９例，女性４５４例，中位年齡６３歲，平均ＩＣＵ逡逑住院時(shí)間６．８天。利用系統(tǒng)進(jìn)一步提高了病例信息無紙化、信息化程度，優(yōu)化了逡逑醫(yī)療護(hù)理流程，，提高了日常工作效率。將臨床上各種信息，包括生命體征、醫(yī)囑、逡逑檢驗(yàn)檢查結(jié)果等，全部數(shù)據(jù)化、標(biāo)準(zhǔn)化，形成“危重癥�？撇v”標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，逡逑便于后期大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)、管理。通過病情概覽、評(píng)估評(píng)分、目標(biāo)管理等使醫(yī)逡逑生能夠早期、及時(shí)、準(zhǔn)確的判斷病情，早期干預(yù)，改善預(yù)后（圖３）。逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國人民解放軍醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R459.7;TP181

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5 本報(bào)記者 白軼南 通訊員 錢勇;肺感染引發(fā)多器官功能不全[N];保健時(shí)報(bào);2004年

6 本報(bào)特約記者 錢勇;肺：老人抗病第一關(guān)[N];健康時(shí)報(bào);2004年

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本文編號(hào)：2638862