二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法及应用技术

本发明专利技术涉及医学技术领域，特别是涉及二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法及应用，该构建方法包括获取若干个二型糖尿病的患者，并获取每一所述二型糖尿病的患者的最靠近首诊的临床指标作为基线特征；基于所有所述基线特征，通过SuperLearner算法拟合得到所述糖肾病风险预测模型；本发明专利技术的构建方法通过SuperLearner算法拟合得到的糖肾病风险预测模型，能够综合考虑多个临床指标，从而更准确地预测二型糖尿病患者发生糖肾病的风险；该方法只需获取患者的基线特征，因此操作简便，可以快速地对大量患者进行风险评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学，特别是涉及二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法及应用。

技术介绍

1、糖尿病性肾病(简称糖肾病，dkd)是一种严重且常见的糖尿病的并发症，且在其早期不易显现出症状。

2、现有的预测模型(或算法)针对的人群比较特定，仅针对以下几类人群：社区筛查中的健康人群、临床试验人群以及体检指标中包含肌酐的疑似肾病人群。然而，实际最需要进行风险预测的人群是首次诊断为二型糖尿病且有入院记录(常规体检指标)的人群，其原因是首诊为二型糖尿病尚处于早期，且各项风险指标(如检验检查)较为全面。

3、现有技术基于的算法大多是单类别机器学习模型(算法)，如多元线性回归(mlr)，随机森林(rf)等，然而，基于临床经验，表征(提示)患者糖尿病风险的指标及其相互作用较为复杂，单一的线性或者非线性模型恐难以较好的拟合上述关系。上述提到的非线性模型中，为了提升模型预测表现，需要让渡模型可解释性，这就使得构建的预测模型难以解释，各风险因素如何作用于预测结果变成了一个“黑盒子”。

4、因此，针对首次诊断为二型糖尿病且有入院记录的人群进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，在获取若干个二型糖尿病的患者时，包括：

3.根据权利要求1所述的二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，获取若干个二型糖尿病的患者后，先对获得的若干诊断为二型糖尿病的患者进行数据优化，获得若干可用患者，再获取若干所述可用患者的最靠近首诊的临床指标作为基线特征；

4.根据权利要求1所述的二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述临床指标包括人口统计学信息、病史、体...

【技术特征摘要】

1.一种二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，在获取若干个二型糖尿病的患者时，包括：

3.根据权利要求1所述的二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，获取若干个二型糖尿病的患者后，先对获得的若干诊断为二型糖尿病的患者进行数据优化，获得若干可用患者，再获取若干所述可用患者的最靠近首诊的临床指标作为基线特征；

4.根据权利要求1所述的二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述临床指标包括人口统计学信息、病史、体征和实验室检查结果。

5.根据权利要求1所述的二型糖尿病患者的糖肾病风险预测模型的构建方法，其特征在于，将队列随机划分成为训练集与内部验证集；将所述训练集放入supe...

【专利技术属性】
技术研发人员：林晓蒙，刘超，彭昕，蔡旭东，
申请(专利权)人：宁波市中医院，
类型：发明
国别省市：