[发明专利]用于重症老年患者的可解释公平早期死亡风险评估模型、装置、及其建立方法

说明书

本发明公开了一种用于重症老年患者的可解释公平早期死亡风险评估模型、装置及其建立方法。通过采用多中心、大样本的数据集进行模型的训练和偏倚校准，基于166家医院采用外部验证、时序验证、亚组分析、偏倚评估的方式对模型的性能进行综合评估，评估指标涵盖区分、校准和公平性指标。预测模型纳入了临床环境中患者在重症监护第一天容易采集的个人基础信息、虚弱与营养、神经功能、生命体征、实验室检查、治疗和尿量，可实现对老年患者死亡风险的早期评估和个体化推理解释。该装置有助于医生获得对老年患者的疾病紧急和危险程度更为准确的评估。

技术领域

本申请涉及医疗信息决策技术，尤其涉及基于可解释机器学习模型的用于 重症老年患者的可解释公平早期死亡风险评估模型、装置、及其建立方法。

背景技术

在许多国家，危重病患者的中位年龄接近65岁，高龄(80岁或以上)危 重病患者的比例将比重症监护ICU中的任何其他群体增长地更快。我国作为世 界上老年人口最多的国家，老年人的健康状况更需引起关注。老年患者因为虚 弱可能导致身体衰退、共病、多药和自主功能性丧失。在发生急性医疗事件或 创伤的情况下，储备能力低于年轻患者，导致死亡风险增加。因而老年患者更 容易发生脓毒症、急性心力衰竭或者急性呼吸衰竭。而临床现有的疾病严重程 度评估评分如序贯器官衰竭评分SOFA、急性生理与慢性健康评分APACHE-II、 急性生理学和慢性健康状况评分SAPS-II等近来被研究证明在评估老年患者中 缺乏准确性，因为它关注急性疾病的严重程度，而缺乏了结合老年患者特性的 评估。因为先前存在的老年综合征，如虚弱、共病、认知障碍和功能限制与不 良预后密切相关，而不仅仅是年龄。同时研究还表明，这些评分对于疾病严重 程度的评估存在过度高估和对不同群体的偏倚，这将导致评估的不准确性和不 公平性，可能带来医疗资源的浪费和忽略需要首要关注的少量群体。尽管最近 有部分针对老年患者的死亡预测类研究，但绝大部分研究均受限于单中心的验 证、小样本群体以及未全面的考虑老年患者的基线评估、合并症、功能状态， 这导致了模型的适用性受限以及限制了对患者疾病的个体化精准评估。

发明内容

鉴于上述问题，本申请旨在提出一种用于重症老年患者的可解释公平早期 死亡风险评估模型。

本申请的用于重症老年患者的可解释公平早期死亡风险评估模型，其包括 数据预处理模块、特征计算模块、模型运算模块、风险因素排名模块；其中，

预处理模块用于将待评估的患者的住进ICU期间的第一天的数据进行预 处理；

特征计算模块用于自经预处理的数据中计算出个人基础信息特征、虚弱与 营养特征、神经功能特征、生命体征特征、液体出量特征、实验室检查特征、 治疗信息特征，作为模型运算模块的输入特征；

模型运算模块包括XGBoost运算子模块、公平性算法子模块、保序回归子 模块；

公平性算法子模块对输入特征进行处理后，送至XGBoost运算子模块进行 计算，XGBoost运算子模块对应于每个输入特征为风险评估模型的一个风险因 子；XGBoost运算子模块的计算结果通过保序回归子模块进行处理，得到模型 运算模块处理结果；

风险因素排名模块根据模型运算模块的处理结果得到该患者的风险因素 的排名和模型对患者进行个体化评估的可解释性分析，并给出该患者发生院内 不良结局的风险值。

优选地，个人基础信息特征选自：年龄、性别、BMI、入院类型、手术入 院方式、种族、ICU转入前入院天数、查尔森合并症指数；

虚弱与营养特征选自：活动能力、营养指数、虚弱指数；

神经功能特征选自：格拉斯哥评分、谵妄评分；

生命体征特征选自：心率、呼吸速率、平均动脉压、收缩压、体温、血氧 饱和度、休克指数；

液体出量特征为：尿量；