基于决策树算法的TIR对2型糖尿病肾病的诊断作用

作者：陈宇斌; 王成; 蓝元隆^*; 缑锦

来源：湖州师范学院学报, 2022, 44(02): 74-81.

• 糖尿病肾病
• 葡萄糖目标范围内时间
• 决策树

为了解葡萄糖目标范围内时间(简称TIR)在2型糖尿病(T2DM)并发症糖尿病肾病(简称DKD)诊断预测中的作用，提出基于决策树算法的DKD诊断预测方法.该方法利用决策树算法构建一棵DKD诊断预测树，并分析各项指标和增减TIR对DKD诊断预测的不同权重，得出TIR对DKD诊断结果的重要性数据.该方法简单高效、易转化成规则、可解释性好、精度高.实验结果表明：基于决策树算法的含TIR的DKD诊断预测准确率为100%,而不含TIR的DKD诊断预测准确率为98.1%,说明基于决策树和TIR进行数据驱动的DKD诊断预测精度高；TIR在DKD诊断中具有不可替代的作用，在理论上TIR低于78.5%的2型糖尿病患者被确诊为DKD的风险可能增大，但此结论还有待临床上进一步研究证实；TIR在10项诊断指标中的重要性排名为第4,可视为重要诊断指标.

• 单位
  华侨大学; 漳州市中医院; 漳州卫生职业学院临床医学系