一种瘦型NAFLD患者5年内肝外不良结局发生风险的预测方法技术

本发明专利技术提供了一种瘦型NAFLD患者5年内肝外不良结局发生风险的预测方法，涉及人工智能与医疗应用领域，通过收集瘦型非酒精性脂肪肝(NAFLD)患者的临床基线资料，对数据进行LASSO回归以及初始多因素cox回归模型，得到包含风险因素的预测模型，验证模型区分度后，对各风险因素赋值画出列线图，并转化为应用程序，通过输入患者的风险因素数据即可得出其发生肝外不良结局的风险，有助于筛选出瘦型NAFLD患者中的高危人群，予以早期干预，减轻社会及个人负担。人负担。人负担。

A method for predicting the risk of extrahepatic adverse outcomes in thin NAFLD patients within 5 years

【技术实现步骤摘要】
一种瘦型NAFLD患者5年内肝外不良结局发生风险的预测方法


[0001]本专利技术涉及人工智能与医疗应用领域，具体涉及一种瘦型NAFLD患者5年内肝外不良结局发生风险的预测方法。

技术介绍

[0002]非酒精性脂肪肝(NAFLD)是一种包括非酒精性脂肪肝(NAFL)、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、进行性肝纤维化和肝硬化的肝脏疾病谱。虽然NAFLD在肥胖症患者中尤其常见，但越来越多的研究结果表明NAFLD存在于相当大比例的瘦型(lean)个体中。Lean NAFLD患者一般无症状，通常是偶然成像发现。与非瘦型(non
‑
lean)NAFLD患者相比，Lean NAFLD有相对较低的体重和腰围。Lean NAFLD患者拥有更为复杂的代谢谱，其倾向于年轻男性，血红蛋白水平较高，血压较低，空腹血糖和糖化血红蛋白(HbA1c)水平较低的个体。另外，观察性数据也将NAFLD与肝外并发症的发生发展联系起来，与non
‑
lean NAFLD患者相比，Lean NAFLD病人发生心脑血管疾病、2型糖尿病等非肝内不良结局的风险持平甚至更高。鉴于NAFLD目前对人群健康的严重影响和不同肥胖等级的NAFLD发生肝外并发症的差异，对非瘦型和瘦型NAFLD患者发生肝外不良结局的风险评估变得尤为重要。
[0003]关于与lean NAFLD相关的肝外并发症风险的精确程度的中国人群数据仍然有限，并且对于发生lean NAFLD的患者采取有针对性的干预措施来预防肝外并发症仍然存在争议。虽然最近有研究表明NAFLD患者发生肝外并发症的风险升高，但未按肥胖等级分类(lean and non
‑
lean)进行分层讨论，这可能导致无法精确地区分lean NAFLD发生肝外并发症的危险因素。同时，目前也没有预测模型型针对lean NAFLD患者，用于评估其进入肝外不良结局的风险。因此建立一种量化中国leanNAFLD患者5年内发生肝外并发症风险的方法来提供更进一步的临床指导很有必要。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术存在的问题，提供了一种瘦型NAFLD患者5年内肝外不良结局发生风险的预测方法，方便为更多的瘦型NAFLD患者提供进一步的临床预测及指导。
[0005]本专利技术中涉及到的英文简介缩写如下所示：
[0006]年龄,Age
[0007]性别,Sex
[0008]体重指数,BMI(body mass index)
[0009]当前吸烟,Current smoking
[0010]收缩压,SBP(systolic blood pressure)
[0011]舒张压,DBP(diastolic blood pressure)
[0012]白细胞计数,WBC(white blood cell)
[0013]谷丙转氨酶,GPT(glutamic
‑
pyruvic transaminase)
[0014]高密度脂蛋白,HDL(high
‑
density lipoprotein)
[0015]低密度脂蛋白胆固醇,LDL
‑
c(low
‑
density lipoprotein)
[0016]总胆固醇,TC(total cholesterol)
[0017]甘油三酯,TG(triglyceride)
[0018]血清尿素氮,BUN(blood urea nitrogen)
[0019]血红蛋白,HB(hemoglobin)
[0020]空腹血糖,FBG(fasting blood
‑
glucose)
[0021]婚姻状态,Marriage
[0022]锻炼状况,PA(physical activity)
[0023]教育水平,Education
[0024]是否吸烟,Smoking
[0025]饮食偏好,Dietary preference
[0026]家族史,Family history
[0027]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0028]本专利技术提供了一种瘦型NAFLD患者5年内肝外不良结局发生风险的预测方法，包括以下步骤：
[0029](1)收集瘦型非酒精性脂肪肝患者未发生肝外不良结局时的临床基线资料、并跟踪随访其5年内是否发生肝外不良结局；
[0030](2)将收集到的数据集分为训练集和测试集，通过在训练集研究结果中“是否发生肝外不良结局”对收集的数据进行LASSO回归，设置随机种子数并定义10折交叉验证模型并绘制变异系数的变化图，根据变异系数大小选取lambda.1se时对应的模型，获取对应的协变量b系数值，最终筛选出显著影响结果事件的风险因素；
[0031](3)将筛选出的显著影响结果事件的风险因素以及临床上考虑可能有意义的变量纳入初始多因素cox回归模型，并使用逐步回归法针对初始模型筛选掉混杂因素，得到包含有关风险因素的预测模型；
[0032](4)利用测试集的数据验证步骤(3)中的cox回归模型，若C
‑
index>0.5即认为该模型对预后的预测具有统计学意义；对模型中的各个风险因素赋值，画出对应列线图；
[0033](5)根据列线图计算总风险分值，得出患者5年内肝外不良结局发生的预测风险。
[0034]进一步地，步骤(1)中所述训练集占总数据集的70％，所述测试集占总数据集的30％。
[0035]进一步地，步骤(2)中所述显著影响结果事件的风险因素包括年龄、性别、体重指数、收缩压、舒张压、白细胞、高密度脂蛋白、总胆固醇、甘油三酯、血肌酐、血红蛋白、锻炼状况、是否吸烟。
[0036]进一步地，步骤(2)中所述随机种子数为123。
[0037]进一步地，步骤(3)中所述有关风险因素包括患者白细胞计数、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、血红蛋白和性别。
[0038]进一步地，其特征在于：步骤(3)中所述预测模型的预测风险等式为：
[0039]H(t)＝h0(t)
×
exp(b1×
x1+b2×
x2+
…
+b
p
×
x
p
)
[0040]其中，H(t)为肝外不良结局风险预测值，随时间t变化。h0(t)为基准风险，(x1,x2,
…
,x
p
)是纳入到方程式的协变量，(b1,b2,
…
,bp)是量化协变量影响的系数。
[0041]进一步地，步骤(4)中所述cox回归模型的多项式如下：
[0042]Y＝0.159930*Xa+0.163045*Xb+(
‑
0.616565*Xc)+(
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种瘦型NAFLD患者5年内肝外不良结局发生风险的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)收集瘦型非酒精性脂肪肝患者未发生肝外不良结局时的临床基线资料、并跟踪随访其5年内是否发生肝外不良结局；(2)将收集到的数据集分为训练集和测试集，通过在训练集研究结果中“是否发生肝外不良结局”对收集的数据进行LASSO回归，设置随机种子数并定义10折交叉验证模型并绘制变异系数的变化图，根据变异系数大小选取1ambda.1se时对应的模型，获取对应的协变量b系数值，最终筛选出显著影响结果事件的风险因素；(3)将筛选出的显著影响结果事件的风险因素以及临床上考虑可能有意义的变量纳入初始多因素cox回归模型，并使用逐步回归法针对初始模型筛选掉混杂因素，得到包含有关风险因素的预测模型；(4)利用测试集的数据验证步骤(3)中的cox回归模型，若C
‑
index＞0.5即认为该模型对预后的预测具有统计学意义；对模型中的各个风险因素赋值，画出对应列线图；(5)根据列线图计算总风险分值，得出患者5年内肝外不良结局发生的预测风险。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(1)中所述训练集占总数据集的70％，所述测试集占总数据集的30％。3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(2)中所述显著影响结果事件的风险因素包括年龄、性别、体重指数、收缩压、舒张压、白细胞、高密度脂蛋白、总胆固醇、甘油三酯、血肌酐、血红蛋白、锻炼状况、是否吸烟。4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(3)中所述有关风险因素包括患者白细胞计数、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、血红蛋白和性别。5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于：步骤(3)中所述预测模型的预测风险等式为：H(t)＝h0(t)
×
exp(b1×
x1+b2×
x2+
…
+b
p
×
x
p
)其中，H(t)为肝外不良结局风险预测值，随时间t变化；h0(t)为基准风险，(x1，x2，
…
，x
p
)是纳入到方程式的协变量，(b1，b2，
…
，bp)是量化协变量影响的系数。...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆瑶，邓佩之，袁洪，蔡菁菁，缪汝佳，
申请(专利权)人：长沙市弘源心血管健康研究院，
类型：发明
国别省市：