可解释的多时性肝功能指标模型用于药物诱导肝损伤的预测和风险因素分析
Zhongyu Yuan1, Jiaxuan Peng2, Zhenyu Shu2
1Department of Radiology, the Fourth Affiliated Hospital of School of Medicine, and International School of Medicine, International Institutes of Medicine, Zhejiang University, Yiwu, China, 322000, Yiwu, Zhejiang, China.
Scientific reports
|September 11, 2024
概括
这项研究开发了一种可解释的决策树模型,用于预测胰腺癌患者的药物诱导性肝损伤 (DILI). 该模型准确地识别了有风险的患者,帮助制定个性化治疗策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 药物诱导性肝损伤 (DILI) 在癌症治疗期间构成重大威胁.
- 在胰腺癌患者中,DILI的危险因素仍未得到充分研究.
研究的目的:
- 开发和验证可解释的决策树 (DT) 模型,用于早期DILI预测胰腺癌.
- 在这个患者队列中确定与DILI相关的临床风险因素.
主要方法:
- 从307名胰腺癌患者的回顾性数据收集.
- 使用分类和回归树算法开发DT模型.
- 验证使用Shapley添加剂解释 (SHAP) 进行解释性和AUC进行性能评估.
主要成果:
- DT模型显示出高诊断效率,AUC值为0.995 (训练) 和0.994 (测试组).
- 确定了关键的风险因素:delta-albumin,delta-ALT,治疗后的AST:ALT比,以及治疗后的GGT.
- 该模型提供了一个可解释的,基于多时间性肝功能指标的预测.
结论:
- 一个可解释的DT模型可以有效地预测胰腺癌患者的DILI.
- 鉴定的风险因素为个性化临床管理提供了洞察力.
- 这种方法支持癌症治疗期间的早期干预和减轻肝损伤.


