机器学习模型的开发和解释,用于预测中国青少年的体重指数:一个前性队列研究
Zikang Zhang1,2, Wei Peng1,3, Shaoming Sun1,3
1Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences, Hefei, Anhui, China.
Frontiers in public health
|December 8, 2025
概括
这项研究开发了一种机器学习模型,使用日常信息来预测青少年的体重指数 (BMI). 确定了影响BMI变化的关键可修改因素,为公共卫生干预提供了洞察力.
科学领域:
- 青少年健康 青少年健康
- 机器学习在公共卫生中的应用
- 对肥胖的预测建模.
背景情况:
- 青少年肥胖是一个日益严重的公共卫生问题.
- 预测身体质量指数 (BMI) 变化对于早期干预至关重要.
- 现有的模型通常依赖于复杂的临床数据.
研究的目的:
- 开发一种机器学习模型,使用可访问的日常信息来预测青少年的BMI.
- 通过模型解释识别影响BMI变化的可修改因素.
- 为查高风险青少年提供一个工具,并为预防策略提供信息.
主要方法:
- 这是一项为期一年的前性队列研究,涉及1827名青少年.
- 开发和评估六种用于BMI预测的机器学习模型.
- 使用嵌套交叉验证 (CV) 进行调整和SHapley添加式解释 (SHAP) 进行模型解释.
主要成果:
- CatBoost模型实现了高预测性能 (R2=0.902).
- 平均BMI在一年内略有增加.
- 最重要的可修改预测因素包括健康素养,自我体重感知,久坐行为,体育参与和睡眠习惯.
结论:
- 一种新的机器学习模型使用现有数据准确预测青少年的BMI.
- 该模型为BMI决定因素提供了人口层面和个人层面的见解.
- 研究结果支持针对性公共卫生和针对青少年肥胖的个性化临床干预措施.
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