[发明专利]基于集成学习的2型糖尿病肾脏疾病患病风险评估系统

说明书

本发明公开了一种基于集成学习的2型糖尿病肾脏疾病患病风险评估系统，包括数据收集模块、影响指标数据提取模块和集成学习模块，数据收集模块从医院数据库中获取待评估病人的一组临床指标数据；影响指标数据提取模块从所述数据收集模块获取的一组临床指标数据中提取出影响指标数据；集成学习模块将所述影响指标数据输入集成学习模型，集成学习模型输出待评估病人是否患2型糖尿病肾脏疾病的判断结果。该系统能够简便、有价值的获得是否患2型糖尿病肾脏疾病的判断结果，有助于筛选出糖尿病肾脏疾病的高危人群，帮助医生进行辅助诊断，对早期诊断、预防与延缓DKD对降低心血管事件的发生，提高患者存活率，改善生活质量具有重要意义。

技术领域

本发明涉及医学数据分析和集成学习领域，特别是涉及一种基于集成学习的2型糖尿病肾脏疾病患病风险评估系统。

背景技术

糖尿病肾脏疾病(diabetic kidney disease，DKD)是慢性肾脏疾病(CKD)的重要病因，现已成为终末期肾脏疾病(ESRD)和糖尿病患者死亡的主要病因之一。研究显示，我国约20％到40％的糖尿病患者合并糖尿病肾脏疾病，且糖尿病肾脏疾病DKD的知晓率不足20％，治疗率不足50％。糖尿病肾脏疾病DKD起病不明显，当病情发展到一定阶段以后，主要临床表现为蛋白尿、高血压、水肿、肾病综合征和肾功能异常。目前糖尿病肾脏疾病DKD的诊断主要依靠肾活检病理检查，但肾活检病理检查一般用于糖尿病肾脏疾病和其他肾脏疾病的鉴别，无法对糖尿病肾脏疾病DKD进行早期筛查和诊断，且创伤性较大、部分人群无法应用此技术进行检测、容易引起并发症、增加病人痛苦和费用较高。

糖尿病肾脏疾病发病机制不明显，其危险因素尚不明确。与不合并糖尿病肾脏疾病DKD的糖尿病患者相比，糖尿病肾脏疾病DKD患者死亡率更高，且大部分死亡是由于心血管事件导致。患者缺乏具有糖尿病肾脏疾病DKD进展倾向有效的金标准，容易导致患者的漏诊和误诊。因此早期诊断、预防与延缓DKD对降低心血管事件的发生，提高患者存活率，改善生活质量具有重要意义。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于集成学习的2型糖尿病肾脏疾病患病风险评估系统。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于集成学习的2型糖尿病肾脏疾病患病风险评估系统，包括数据收集模块、影响指标数据提取模块和集成学习模块，所述数据收集模块的输出端与影响指标数据提取模块的第一输入端连接，影响指标数据提取模块的输出端与集成学习模块的输入端连接；所述数据收集模块从医院数据库中获取待评估病人的一组临床指标数据；所述影响指标数据提取模块从所述数据收集模块获取的一组临床指标数据中提取出影响指标数据；所述集成学习模块将所述影响指标数据输入集成学习模型，集成学习模型输出待评估病人是否患2型糖尿病肾脏疾病的判断结果。

上述技术方案，该系统能够简便、有价值的获得是否患2型糖尿病肾脏疾病的判断结果，有助于筛选出糖尿病肾脏疾病的高危人群，帮助医生进行辅助诊断，对早期诊断、预防与延缓DKD对降低心血管事件的发生，提高患者存活率，改善生活质量具有重要意义。本系统基于XGBoost模型实现的单纯2型糖尿病和2型糖尿病肾脏疾病鉴别诊断模型，解决了临床特征和诊断结果的非线性关系，诊断准确率高于随机分类模型和logistic回归分类模型，对2型糖尿病肾脏疾病具有很好的判别效果。XGBoost模型的敏感度和特异度较高，很大程度上克服了主观因素的影响，有助于尽早发现隐藏病情，具有潜在的临床价值。

在本发明一种优选实施方式中，还包括显示模块，所述显示模块的输入端与集成学习模块的输出端连接。

上述技术方案：通过显示模块对判断结果进行显示，便于用户直观获得结果。