不同机器学习算法在高龄骨科患者术后低蛋白血症风险预测模型中使用效果的评估.pdf

随着全球人口老龄化趋势日益明显，老年骨科患者数量不断增加，术后低蛋白血症作为影响老年骨科患者康复的常见并发症，日益受到医学界的关注。术后低蛋白血症不仅延长患者的住院时间，还可能导致一系列并发症，增加患者的痛苦和医疗成本。为此，本研究探讨了不同机器学习算法在高龄骨科患者术后低蛋白血症风险预测模型中的使用效果，旨在为临床医生提供科学的风险评估工具。 研究数据来源于中国中医科学院望京医院，选取了2003年至2014年间接受手术治疗的高龄骨科患者。在数据筛选和清洗后，共有548例有效病例纳入研究。患者的基本信息、生理指标、实验室检查结果等被用作模型的预测变量，而血清总蛋白水平低于60g/L或清蛋白低于35g/L则被定义为低蛋白血症的诊断标准。 在众多机器学习算法中，逻辑回归、支持向量机（SVM）、和XGBoost算法被选为构建预测模型的工具。每种算法都基于相同的数据集构建模型，并在相同条件下进行性能评估。结果显示，逻辑回归模型在预测低蛋白血症方面表现出色，其AUROC（受试者工作特征曲线下面积）达到0.8077，F值为0.853，显著优于其他算法。这表明逻辑回归模型具有较高的准确性和整体性能，能够有效地识别出术后低蛋白血症风险较高的患者。 逻辑回归模型之所以能够取得最佳预测效果，可能与其模型的可解释性有关。与其他复杂的机器学习模型相比，逻辑回归模型结构简单，易于理解和实现，这为临床医生在实际应用中提供了方便。同时，逻辑回归模型的稳定性也较好，不易受到数据中异常值的影响，这在临床数据常含有噪声的情况下尤为重要。 该研究不仅验证了逻辑回归模型在高龄骨科患者术后低蛋白血症风险预测中的有效性，也展现了机器学习技术在医疗数据分析中的强大潜力。通过构建精准的风险预测模型，可以辅助医生在术前对患者的健康状况进行评估，从而优化手术管理，预防术后并发症的发生，改善患者的预后。 当然，本研究还存在一定的局限性。例如，尽管逻辑回归模型在本研究中表现优异，但不同类型的患者和手术可能需要不同的预测模型。此外，研究中未考虑患者术后的营养支持和康复治疗情况，这些都是影响术后低蛋白血症发生的潜在因素。未来的研究可以考虑这些因素，进一步完善预测模型。 本研究通过构建基于逻辑回归的术后低蛋白血症风险预测模型，为临床医生提供了一种有效的决策支持工具。随着未来技术的进步和更多数据的积累，结合多种机器学习算法，将有望开发出更加精确和个性化的风险评估模型，为老年骨科患者的术后管理提供更加精准的指导，最终达到提高患者生活质量，降低医疗成本的目标。