[發(fā)明專利]預(yù)測(cè)卵巢低反應(yīng)和部署個(gè)體化卵巢刺激策略模型的構(gòu)建方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210751565.8
• 申請(qǐng)日: 2022-06-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115331803A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱依敏;王桂泉;周黎明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20;G16H50/30;G16H10/60;G06N20/10
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種預(yù)測(cè)卵巢低反應(yīng)和部署個(gè)體化卵巢刺激策略模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括POR診斷模型和POR卵巢刺激策略部署模型，具體步驟為：

(1)根據(jù)從電子病歷系統(tǒng)提取患者的原始數(shù)據(jù)，初步篩選候選POR風(fēng)險(xiǎn)因素和卵巢刺激策略特征；

(2)將步驟(1)得到的數(shù)據(jù)按比例劃分得到訓(xùn)練集和測(cè)試集；

(3)基于步驟(1)中的候選POR風(fēng)險(xiǎn)因素和卵巢刺激策略特征，應(yīng)用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在步驟(2)所述的訓(xùn)練集上分別構(gòu)建候選POR卵巢刺激策略部署模型或候選POR診斷模型，其中，候選POR診斷模型的輸入為POR風(fēng)險(xiǎn)因素，輸出為POR患病風(fēng)險(xiǎn)概率；所述候選POR卵巢刺激策略部署模型的輸入為POR風(fēng)險(xiǎn)因素和卵巢刺激策略特征，輸出為卵巢刺激策略特征不同組合下的POR患病風(fēng)險(xiǎn)概率；在測(cè)試集上評(píng)估各候選模型并篩選最佳機(jī)器學(xué)習(xí)算法；

(4)通過(guò)SHAP法對(duì)步驟(3)所述篩選的最佳候選模型進(jìn)行特征解釋，依據(jù)特征貢獻(xiàn)度大小，得到POR的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素；

(5)基于步驟(3)篩選的最佳機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用卵巢刺激策略特征和步驟(4)篩選的POR關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素構(gòu)建最終的POR卵巢刺激策略部署模型；使用步驟(4)篩選的POR關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素構(gòu)建最終的POR診斷模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)所述的從電子病歷系統(tǒng)提取的原始數(shù)據(jù)為：不孕癥患者接受IVF/ICSI/PGT時(shí)的第一卵巢刺激周期數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)所述的初步篩選的POR候選風(fēng)險(xiǎn)因素包括以下50個(gè)：年齡，文化程度，身高，體重，基礎(chǔ)血壓，過(guò)敏史，不孕年限，初潮年齡，月經(jīng)周期，經(jīng)期天數(shù)，痛經(jīng)史，足早流存，不良生育史，父親患病情況，母親患病情況，女方診斷，原繼發(fā)不孕，丈夫診斷，基礎(chǔ)竇卵泡數(shù)，基礎(chǔ)FSH，基礎(chǔ)LH，基礎(chǔ)E2，基礎(chǔ)P，基礎(chǔ)PRL，基礎(chǔ)T，AMH，紅細(xì)胞計(jì)數(shù)，白細(xì)胞計(jì)數(shù)，血紅蛋白計(jì)數(shù)，血小板計(jì)數(shù)，紅細(xì)胞壓積/比容，總蛋白，白蛋白，ALT，AST，空腹血糖，血同型半胱氨酸，肌酐，尿素氮，CA125，TSH，A-TG，A-TPO，APTT，PT，血型，染色體檢查，淋球菌DNA，衣原體DNA，支原體DNA。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)所述的卵巢刺激策略特征為卵巢刺激方案，F(xiàn)SH起始劑量，促排過(guò)程中使用的FSH劑型，促排過(guò)程是否應(yīng)用LH中的至少兩種。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)具體為：將步驟(1)所述的數(shù)據(jù)中去除樣本缺失15％的特征，然后依據(jù)POR事件分層，然后隨機(jī)抽取70％樣本為插補(bǔ)前訓(xùn)練集，剩余30％樣本為插補(bǔ)前測(cè)試集，然后分別單獨(dú)對(duì)插補(bǔ)前訓(xùn)練集和插補(bǔ)前測(cè)試集進(jìn)行多重插補(bǔ)，得到訓(xùn)練集和測(cè)試集。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，步驟(2)所述的缺失值多重插補(bǔ)方法為：基于隨機(jī)森林的鏈?zhǔn)椒匠潭嘀夭逖a(bǔ)法，其中實(shí)現(xiàn)方法為隨機(jī)森林，預(yù)測(cè)后選值方法為預(yù)測(cè)均值匹配法，候選匹配值數(shù)為5個(gè)，迭代次數(shù)為100次。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(3)所述的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：LASSO-Logistic回歸，以RBF為核函數(shù)的支持向量機(jī)，多層感知機(jī)，XGBoost中至少兩種。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(4)所述的POR的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素為：年齡，體重，舒張壓，不孕年限，AMH水平，基礎(chǔ)竇卵泡數(shù)，基礎(chǔ)FSH水平，基礎(chǔ)P水平，基礎(chǔ)LH水平，紅細(xì)胞計(jì)數(shù)，白細(xì)胞計(jì)數(shù)，ALT，診斷中是否含POI或DOR。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，插補(bǔ)結(jié)果檢驗(yàn)方法包括：插補(bǔ)后新數(shù)據(jù)分布與原始數(shù)據(jù)分布對(duì)比，在插補(bǔ)過(guò)程中進(jìn)行迭代收斂性診斷。

10.一種預(yù)測(cè)卵巢低反應(yīng)和部署個(gè)體化卵巢刺激策略模型構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)模塊(1)，用于提取電子病歷系統(tǒng)中的患者的原始數(shù)據(jù)，初步篩選候選POR風(fēng)險(xiǎn)因素和卵巢刺激策略特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后獲得訓(xùn)練集和測(cè)試集；

篩選算法模塊(2)，在訓(xùn)練集上基于多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別構(gòu)建候選POR卵巢刺激策略部署模型或候選POR診斷模型，其中，候選POR診斷模型的輸入為POR風(fēng)險(xiǎn)因素，輸出為POR患病風(fēng)險(xiǎn)概率；所述候選POR卵巢刺激策略部署模型的輸入為POR風(fēng)險(xiǎn)因素和4個(gè)卵巢刺激策略特征，輸出為卵巢刺激策略特征不同組合下的POR患病風(fēng)險(xiǎn)概率；在測(cè)試集上評(píng)估各候選模型并篩選最佳機(jī)器學(xué)習(xí)算法；

特征篩選、解釋模塊(3)，基于模塊(2)所述的最佳算法構(gòu)建的模型，依據(jù)特征貢獻(xiàn)大小篩選POR關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素；

模型構(gòu)建模塊(4)，在合并訓(xùn)練集、測(cè)試集后的總數(shù)據(jù)集上，基于模塊(2)篩選的最佳算法，使用模塊(3)篩選的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行重新構(gòu)建POR卵巢刺激策略部署模型；使用模塊(3)篩選的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素和卵巢刺激策略特征進(jìn)行重新構(gòu)建POR診斷模型。

模型驗(yàn)證與解釋個(gè)體預(yù)測(cè)模塊(5)，獲取外院或者其他生殖中心數(shù)據(jù)，并對(duì)模塊(4)構(gòu)建的POR卵巢刺激策略部署模型和POR診斷模型進(jìn)行外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證；獲取新患者數(shù)據(jù)，在個(gè)體水平上對(duì)模塊(4)構(gòu)建的POR卵巢刺激策略部署模型和POR診斷模型進(jìn)行可解釋性預(yù)測(cè)；

卵巢刺激策略部署模塊(6)，獲取新患者13個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素值，醫(yī)生依據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)制定多個(gè)可能的卵巢刺激策略組合(4個(gè)卵巢刺激干預(yù)措施的不同組合)，輸入POR卵巢刺激策略部署模型后獲得不同組合相對(duì)應(yīng)的POR的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，基于患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)條件下，進(jìn)而篩選POR風(fēng)險(xiǎn)和患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)最優(yōu)化的卵巢刺激策略。