本文题为《Prediction of the severity of acute pancreatitis using machine learning models》，发表于《Postgraduate Medicine》期刊，2022年7月12日在线发布。本文的主要作者包括You Zhou、Fei Han、Xiao-lei Shi、Jun-xian Zhang、Guang-yao Li、Chen-chen Yuan、Guo-tao Lu、Liang-hao Hu、Jia-jia Pan、Wei-ming Xiao以及Guang-huai Yao，他们均来自江苏扬州大学附属医院的相关科室。
急性胰腺炎（Acute Pancreatitis, AP）是消化系统中常见的疾病之一，其急性发作可能迅速导致严重的并发症和较高的死亡率。由于急性胰腺炎的病程复杂且具有高度的个体差异，早期判断其严重程度对临床治疗和预防具有重要意义。然而，现有的传统评分系统（如APACHE II、Ranson评分和BISAP评分）在预测急性胰腺炎严重程度方面存在一定局限性，准确性和时效性难以满足实际需求。因此，本研究旨在利用机器学习（Machine Learning, ML）算法，结合患者的基本特征、血液生化指标及影像学评分，开发预测急性胰腺炎严重程度的模型，并探索影响预测结果的关键预测因子。
本研究基于江苏扬州大学附属医院消化内科的441名急性胰腺炎患者的电子健康记录进行回顾性分析。首先，研究者收集了患者的基本人口学数据、血液常规和血液生化指标，以及CT严重程度指数（CTSI）评分等信息，并使用五种不同的机器学习算法构建了预测急性胰腺炎严重程度的模型。具体包括逻辑回归（Logistic Regression, LR）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree, DT）、随机森林（Random Forest, RF）和极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGBoost）。所有模型均通过接收器工作特征曲线下的面积（AUC）来评估其预测性能。
研究数据的处理流程较为严谨。首先，将数据集随机分为70%的训练集和30%的测试集，防止数据泄漏。在训练集上，研究人员对模型进行了超参数调优，并通过网格搜索（Grid Search）方法优化了超参数。为了确保数据处理的准确性，连续变量使用Min-Max标准化，而分类变量则采用了独热编码（One-Hot Encoding）。同时，针对缺失数据，研究人员使用了MissForest包进行填充。
本研究的主要发现表明，极端梯度提升（XGBoost）模型在预测急性胰腺炎严重程度方面表现优异。具体来说，XGBoost模型的AUC值为0.906，准确度为90.2%，敏感性为70.0%，特异性为96.1%，F1分数为0.764，表现出比其他机器学习模型更高的预测能力。进一步分析表明，CTSI评分、白蛋白（Alb）、乳酸脱氢酶（LDH）和中性粒细胞（Neut）是预测急性胰腺炎严重程度的关键预测因子。
与XGBoost模型相比，随机森林（RF）模型的AUC为0.894，支持向量机（SVM）模型的AUC为0.872，逻辑回归（LR）模型的AUC为0.848，决策树（DT）模型的AUC为0.815。由此可见，XGBoost模型在准确性和敏感性方面都具有明显优势。根据逻辑回归（LR）模型的系数和随机森林（RF）与XGBoost的特征重要性分析，CTSI评分、Alb、LDH和Neut被确认是这三种模型中最为重要的预测因子。
在进一步简化模型后，仅使用CTSI评分、Alb、LDH和Neut四个常见的预测因子，尽管减少了数据的维度，但模型的表现有所下降。值得注意的是，在使用简化数据的情况下，LR和决策树（DT）模型的表现有所提升，这表明这些模型能够通过学习简化数据的特征，提取出大部分与预测结果相关的信息。
本研究表明，XGBoost算法能够准确地预测急性胰腺炎的严重程度，为临床医生提供早期识别重症急性胰腺炎患者的参考，进而制定有效的预防和治疗策略。XGBoost算法与其他机器学习模型相比，在性能上有显著优势，尤其在灵敏度和准确性方面。CTSI评分、白蛋白、乳酸脱氢酶和中性粒细胞是预测急性胰腺炎严重程度的重要因素，值得在临床实践中进一步关注。
本研究的创新之处在于首次将CTSI评分与血液生化指标相结合，采用多种机器学习算法构建预测模型，从而为急性胰腺炎的早期预测提供了新的思路和方法。通过综合考虑影像学数据和临床数据，本文为未来基于机器学习的临床预测模型的设计提供了重要参考。
另外，XGBoost模型在多项评估指标上的优异表现，也为今后急性胰腺炎的预测工作提供了一个新的技术方案。该模型不仅具有较高的预测准确性，而且在处理复杂临床数据时，能够有效地处理数据的非线性关系、缺失值以及异常值。
急性胰腺炎的严重程度直接影响患者的预后，尤其是当患者发展为重症急性胰腺炎时，死亡率高达30%至50%。因此，能够早期识别重症患者并采取有效措施，极大地提高了患者的生存率和生活质量。本文通过构建基于机器学习的预测模型，不仅提高了预测的准确性，还为临床提供了更多的预防和干预策略。基于XGBoost算法的预测模型，能够帮助医生在急性胰腺炎的早期阶段，准确识别高风险患者，提前制定个性化治疗方案。
尽管本研究的结果具有较高的临床价值，但由于本研究为回顾性单中心研究，样本量较为有限，且仅代表了扬州地区的急性胰腺炎患者特征，未来的研究需要在更广泛的群体中进行验证。此外，研究中的预测因子选择基于现有文献和专家建议，可能未能涵盖所有可能影响预测结果的变量，未来可以进一步增加变量的多样性，构建更为精确和全面的预测模型。
本文为急性胰腺炎严重程度的早期预测提供了一个新的思路，并通过机器学习方法证明了其在临床预测中的潜力，为相关领域的研究者和临床医生提供了宝贵的参考。