[發(fā)明專利]一種腎小球?yàn)V過率估計(jì)模型的構(gòu)建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110053409.X
• 申請(qǐng)日: 2021-01-15
• 公開（公告）號(hào): CN112768073B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉迅;劉翔;張卓
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院;廣州知匯云科技有限公司
• 主分類號(hào): G16H50/30
• 分類號(hào): G16H50/30;G16H50/50
• 代理公司: 廣東興邦華騰專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 44547
• 代理人: 張樹峰;梁鳳德

本發(fā)明公開了一種腎小球?yàn)V過率估計(jì)模型的構(gòu)建方法，包括：獲取數(shù)位腎小球?yàn)V過率真實(shí)值對(duì)應(yīng)的患者信息，并隨機(jī)拆分成訓(xùn)練集和測試集；對(duì)訓(xùn)練集的患者信息進(jìn)行中心化處理，以腎小球?yàn)V過率真實(shí)值為因變量，且以中心化處理的患者信息為自變量；構(gòu)建Ensemble的樹模型；在Ensemble的樹模型的目標(biāo)函數(shù)中添加懲罰項(xiàng)控制模型的復(fù)雜度；對(duì)添加懲罰項(xiàng)的Ensemble的樹模型進(jìn)行逐步訓(xùn)練；利用二階展開近似逼近原目標(biāo)函數(shù)；優(yōu)化并去掉常數(shù)項(xiàng)；根據(jù)貪婪算法求得任一次分叉后的損失函數(shù)；以完成腎小球?yàn)V過率估計(jì)模型的構(gòu)建；對(duì)Ensemble的樹模型的預(yù)測輸出進(jìn)行加總求平均，得到腎小球?yàn)V過率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種腎小球?yàn)V過率估計(jì)模型的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)

腎小球?yàn)V過率(GFR)是指單位時(shí)間(通常為1min)內(nèi)兩腎生成濾液的量，正常成人為80-120ml/min左右。腎小球?yàn)V過率與腎血漿流量的比值稱為濾過分?jǐn)?shù)。每分鐘腎血漿流量約660ml，故濾過分?jǐn)?shù)為125/660×100％≈19％。這一結(jié)果表明，流經(jīng)腎的血漿約有1/5由腎小球?yàn)V入囊腔生成原尿。腎小球?yàn)V過率和濾過分?jǐn)?shù)是衡量腎功能的指標(biāo)。在本行業(yè)內(nèi)，一方面，美國腎臟病基金會(huì)一直以來推薦將腎小球?yàn)V過率作為最重要的定義、分期以及監(jiān)控慢性腎臟病人的指標(biāo)。另一方面，腎小球?yàn)V過率是臨床醫(yī)生評(píng)估病人用藥量尤其是中老年慢性腎病病人用藥量的重要指標(biāo)。臨床上常用的測量患者GFR的方法包括菊粉和同位素清除法由于過程比較繁雜且費(fèi)用較高以及放射性的原因，無法在流行病學(xué)研究上開展大范圍的測量。在過去的幾十年間，人們利用腎臟代謝物指標(biāo)諸如肌酐值等以及患者身體指標(biāo)諸如BMI、年齡、性別等，開發(fā)了多種用于估算患者GFR的模型。

現(xiàn)有技術(shù)中臨床上所廣泛使用的CKD-EPI方程就是基于患者的年齡、性別、種族和肌酐值所建立的一種線性模型。由于線性模型在自變量與因變量之間存在非線性影響時(shí)效果不佳，Inker等人基于樣條回歸的方法建立了修正的CKD-EPI方程來改善非線性性所帶來的的模型誤差，模型的準(zhǔn)確性有了一定程度的改善。然而，自修正的CKD-EPI方程在2012年提出后，在GFR的估計(jì)方程領(lǐng)域并沒有實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。GFR的估計(jì)本質(zhì)上是采集患者的人口學(xué)特征、身體指標(biāo)、以及腎臟代謝物指標(biāo)來建立GFR與上述指標(biāo)的線性、非線性的擬合模型。該類型的公式有根據(jù)不同數(shù)據(jù)集建立的諸多其他形式，但均是基于現(xiàn)行模型假設(shè)得到的回歸模型。案例如專利申請(qǐng)?zhí)枮椤?01811228080.0”、名稱為“獲取腎小球?yàn)V過率的模型的建立方法及應(yīng)用”的中國發(fā)明專利。

目前，現(xiàn)有技術(shù)中的GFR估計(jì)存在以下問題：

第一，臨床上患者GFR的測量過程復(fù)雜、費(fèi)用高的問題，不便于大范圍人群的臨床研究和調(diào)查，另一方面，現(xiàn)有的一些GFR估計(jì)工具均是依賴線性模型假設(shè)構(gòu)建的回歸模型，無法有效捕捉GFR與其他臨床指標(biāo)上的非線性關(guān)系。

第二，現(xiàn)有的CDK-EPI方程是基于國外數(shù)據(jù)進(jìn)行研發(fā)，并不十分適用于中國人群；另外，各種評(píng)價(jià)模型往往用到了不同的模型參數(shù)，然而臨床上往往要面對(duì)患者某些檢查、檢驗(yàn)等指標(biāo)項(xiàng)的缺失情況，導(dǎo)致某些模型無法使用；不僅如此，即使是被臨床最為廣泛接受的CKD-EPI方程，由于是采用線性統(tǒng)計(jì)模型的基本架構(gòu)，很難考慮到變量之間的相互作用，以及潛在的非線性性對(duì)模型準(zhǔn)確度的影響；不僅如此，傳統(tǒng)的GFR評(píng)估模型在使用上較為繁瑣，需要手工將符合要求的患者指標(biāo)帶入計(jì)算公式，進(jìn)行計(jì)算得出，在廣泛開展臨床研究時(shí)費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

因此，急需要提出一種準(zhǔn)確可靠、操作簡便的腎小球?yàn)V過率估計(jì)模型的構(gòu)建方法。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種腎小球?yàn)V過率估計(jì)模型的構(gòu)建方法，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種腎小球?yàn)V過率估計(jì)模型的構(gòu)建方法，包括以下步驟：

獲取數(shù)位腎小球?yàn)V過率真實(shí)值對(duì)應(yīng)的患者信息，并隨機(jī)拆分成訓(xùn)練集和測試集；