机器学习模型在预测肾结石输尿管软镜碎石术后早期结石清除率中的应用.pdf

《机器学习模型在预测肾结石输尿管软镜碎石术后早期结石清除率中的应用》这篇文章探讨了如何利用机器学习技术来预测肾结石患者接受输尿管软镜碎石术后的结石清除效果。该研究由北京大学第三医院泌尿外科和北京大学信息科学与技术学院合作完成，并得到了北京大学智慧医疗专项的支持。 研究选取了201名接受输尿管软镜碎石术（TURFL）的肾结石患者，根据术后结石清除情况将他们分为结石清除组和结石残留组。通过对患者年龄、体重指数（BMI）、结石数目、结石体积、结石密度以及肾积水等因素的分析，研究人员发现这些因素对结石清除率有显著影响。特别地，对于肾下盏结石，还考虑了肾脏解剖相关指标，如肾盂漏斗部夹角、肾下盏宽度、长度和肾盂肾下盏高度。 随后，研究团队利用随机森林和XGBoost两种机器学习算法建立了预测模型。通过受试者工作曲线（ROC曲线）评估模型的预测价值，两个模型的曲线下面积（AUC）均为0.77，表明它们具有良好的预测性能。在71例外部验证样本中，随机森林模型的预测总准确率为74.6%，特异度为82.6%，灵敏度为60.0%，而XGBoost模型的预测总准确率为80.3%，特异度为87.0%，灵敏度为68.0%。这进一步证明了这两个模型在预测肾结石TURFL术后早期结石清除状态方面的有效性。 研究表明，结石体积、平均结石密度、最大结石密度和BMI是影响手术后结石清除率的重要预测因素。这些发现对于术前评估患者预后和制定临床决策具有重要意义。机器学习模型的应用使得医生能够更准确地预测手术效果，从而为患者提供更为个性化的治疗方案。 总结来说，这篇文章展示了机器学习在医疗领域的潜力，特别是在预测复杂手术如肾结石输尿管软镜碎石术的疗效方面。通过结合临床数据和高级数据分析工具，医生可以更好地理解患者个体差异，提高治疗的成功率，减少不必要的风险，最终改善患者的生活质量。这一研究不仅深化了对肾结石治疗的理解，也为未来其他疾病的预测模型构建提供了借鉴。