9种机器学习模型斩获《Lancet》大子刊！东南大学团队结合MIMIC数据库，0实验搞定顶刊，简直是太赞了！

文摘 2024-10-23 19:00 上海

“人工智能”（AI）一直是B格满满的话题，现在，AI和机器学习（ML）斩获了24年诺贝尔物理学和化学双奖后，更是一飞冲天了！小伙伴们可不要落伍了。为了不让生信路的粉丝错过这个福利，我特意关注了机器学习这个方向的新文章。

机器学习在医学中的应用场景非常广泛，除了“药物设计与筛选”和“药物副作用预测”等药物研发领域，“机器学习”应用最广的还是“疾病诊断和预测”了。

那么今天生信路推荐的依然是一篇9.6的机器学习构建预后模型的文章，与以往不同的是，本文是借助MIMIC临床数据库进行的数据分析，旨在建立机器学习模型来预测胆石症性急性胆管炎(CIAC)患者的预后。大家跟随生信路的脚步来学习一下吧！

1.多重数据整合。研究首次在CIAC疾病中结合并应用了三个要素:MIMIC公共数据库、线下收集的临床数据和ML分析方法。

2.模型性能好。作者基于MIMIC数据库中不同国家来源的患者构建预后模型后，使用国内患者的真实数据进行外部验证，发现该模型的预后效果良好。

PS:机器学习已经是生信人的必备技能了，如果你还不会利用机器学习来发文章，那可就痛失1个亿。不论是基础数据，还是临床数据；不论是公共数据，还是自有数据，都可以进行ML分析。如果您有意向，那就抓紧来联系生信路复现吧，超多个性化的课题思路助您早日发文！

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期刊：eClinicalMedicine

影响因子：9.6

发表时间：2024年9月

公众号后台回复“888"领取文献，文献编号：241023

研究背景

胆石症性急性胆管炎(CIAC)是一种预后不良的急性炎症性疾病。本研究旨在建立机器学习(ML)模型来预测CIAC患者的预后。

数据来源

ML模型构建中使用的训练集和内部验证集数据检索自Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC)数据库，包括MIMIC III和IV版本所有CIAC患者住院期间的详细信息。

研究思路

采用Logistic回归、极限梯度增强(XGBoost)、轻梯度增强机、自适应增强、决策树等9种ML方法预测住院死亡率等。以东南大学附属中大医院的患者作为外部验证集。受试者工作特征曲线下面积(AUROC)是评价模型性能的主要指标。

主要结果

1.基线特征

根据纳入标准，最终纳入1156例患者。其中住院期间死亡52例(4.5%)，出院后30天内需再入院262例(22.7%)，出院后180天内死亡166例(14.4%)。

表1 所有患者的基线特征

2.特征选择

使用SelectFromModel算法进行特征选择，通过对所有患者的综合分析，发现13个关键变量对院内死亡率的发生影响最大。

图1 基于SelectFromModel算法的特征选择

3.模型性能比较

XGBoost模型在预测住院死亡率和30天再入院率方面表现优异，AUROC值分别为0.967和0.886，准确率、灵敏度和特异性均领先其他机器学习模型。

图2 9种型号的受试者工作特性曲线和查准召回率曲线

4.XGBoost模型的验证

在中大医院2019至2023年间的61例患者中，XGBoost模型针对院内死亡、30天内再入院和180天内死亡的AUROC值分别为0.741、0.812和0.848，显示模型具有出色的泛化能力。

5. 模型的应用

作者开发了一系列在线平台(表2)，提供针对CIAC患者分类和目标结局事件定制的网络工具。通过将临床特征数据直接输入到网页上指定的文本字段中，用户可以方便地获得所需的预测结果(图3)。

表2 链接到预测CIAC患者不同结果的网络工具

图3 一个web工具使用的例子

文章小结

总之，本研究基于MIMIC公共数据，利用机器学习方法构建CIAC患者预后模型，再基于自有数据成功进行了模型验证。通篇阅读，小伙伴们有没有什么新的收获呢？看了生信路分享的这么多期的生信文章，有没有觉得数据挖掘是真的香，再有机器学习的助力，可以帮助我们0实验0成本收获一篇SCI。那么感兴趣的小伙伴就快快找生信路来复现吧！

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