北京大学学报(医学版) ›› 2019, Vol. 51 ›› Issue (4): 653-659. doi: 10.19723/j.issn.1671-167X.2019.04.010
朱学华1,杨明钰2,夏海缀1,何为1,张智荧1,刘余庆1,△(),肖春雷1,△(),马潞林1,卢剑1
Xue-hua ZHU1,Ming-yu YANG2,Hai-zhui XIA1,Wei HE1,Zhi-ying ZHANG1,Yu-qing LIU1,△(),Chun-lei XIAO1,△(),Lu-lin MA1,Jian LU1
摘要:
目的:基于随机森林和XGBoost两种机器学习算法建立预测模型,探讨其对肾结石患者行输尿管软镜碎石术(flexible ureteroscopic lithotripsy,fURL)后早期结石清除率(stone-free rate, SFR)的预测价值。方法:回顾性分析201例行fURL的肾结石患者的临床资料,根据术后是否达到结石清除标准,将患者分为结石清除组和结石残留组。比较两组患者年龄、体重指数(body mass index,BMI)、结石数目、结石体积、结石密度和肾积水等因素的差异。对于肾下盏结石,需测量肾脏解剖相关指标,包括肾盂漏斗部夹角、肾下盏宽度、肾下盏长度及肾盂肾下盏高度。将上述潜在影响因素分别纳入随机森林和XGBoost算法建立预测模型,绘制受试者工作曲线,检验模型预测价值。前瞻性收集71例患者的临床资料对模型进行外部验证。结果:201例fURL手术均顺利完成,一期手术早期SFR为61.2%。利用随机森林和XGBoost算法建立预测模型并得到不同变量预测重要性评分,随机森林模型和XGBoost模型曲线下面积均为0.77。应用71例样本对模型进行外部验证结果显示,随机森林模型对检测样本的预测总准确率、特异度及灵敏度分别为74.6%、82.6%和60.0%,XGBoost模型对检测样本的预测总准确率、特异度及灵敏度分别为80.3%、87.0%和68.0%。在两种模型中,预测重要性评分排名前四位的变量均为结石体积、平均结石密度、最大结石密度和BMI。结论:基于随机森林和XGBoost算法建立的机器学习模型可准确预测肾结石患者fURL术后早期结石清除状态,有利于术前评估及临床决策。结石体积、平均结石密度、最大结石密度和BMI可能是影响肾结石fURL术后SFR的重要预测因素。
中图分类号:
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