基于机器学习构建儿童抗结核药物肝损伤风险预测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 谢琴琴

作者： 谢琴琴;季欢欢;杨雅;龚美玲;贾运涛

作者机构：

关键词： 儿童;抗结核治疗;抗结核药物肝损伤;机器学习;风险预测模型

期刊名称： 中国现代应用药学

ISSN： 1007-7693

年卷期： 2024 年 41 卷 024 期

页码： 3447-3455

收录情况： CSCD

摘要： 目的 采用机器学习算法构建儿童抗结核药物肝损伤(anti-tuberculosis drug induced liver injury,ATB-DILI)风险预测模型。方法 选取2013年1月—2022年12月重庆医科大学附属儿童医院确诊为结核病的儿童患者为研究对象。采用单因素及LASSO回归筛选特征变量，基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、自适应增强、轻量梯度提升、随机森林4种机器学习算法分别构建预测模型。通过受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)、准确度、精确度、召回率以及F1分数评估模型性能，应用Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)算法对最优模型进行解释性分析，构建列线图使预测结果可视化。结果 共纳入2 796例结核患者，ATB-DILI发生率为5.47%。XGBoost模型整体预测性能最好，AUC(0.881)、准确率(0.951)、精确度(0.981)、召回率(0.956)和F1分数(0.968)。基于SHAP算法对XGBoost模型的特征变量解释分析，显示结核复治，谷丙转氨酶、谷氨酰转肽酶、直接胆红素基线值高，住院天数延长，异烟肼治疗天数≤45 d，异烟肼累积总剂量高和乙胺丁醇治疗天数长是儿童ATB-DILI的风险因素。结论基于XGBoost算法构建的儿童ATB-DILI风险预测模型性能最优。SHAP算法为模型提供明确解释，列线图法使预测结果易于理解和应用，有助于临床早期识别和预防儿童ATB-DILI的发生。

分类号： TP181%R969.3

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