构建和验证慢性胰腺炎发生胰管结石的预测模型：一种机器学习方法

作者：艾登; 马玉虎; 岳平; 夏志利; 何玉龙; 李建龙; 刘浩然; 林延延; 孟文勃^*

来源：兰州大学学报(医学版), 2022, 48(11): 71-75.

DOI：10.13885/j.issn.1000-2812.2022.11.014

• 慢性胰腺炎
• 胰管结石
• 预测模型
• 机器学习
• 随机森林

目的 探讨机器学习模型在慢性胰腺炎（CP）患者发生胰管结石风险预测中的效能。方法 回顾性分析2016年1月-2021年1月因CP就诊于兰州大学第一医院患者的临床资料。通过基于支持向量机的递归特征消除法（RFE）筛选预测因子，使用4种机器学习模型拟合，受试者操作特征（ROC）曲线评估模型准确性。结果 纳入患者128例，其中发生胰管结石患者44例，对照组84例。5倍交叉验证的RFE显示吸烟、糖尿病、胰腺假性囊肿、胰管引流、胰腺钙化、胰管直径是最相关的6个预测因子。建立4种机器学习模型的ROC曲线，随机森林模型在验证集的曲线下面积最大。结结论 随机森林模型为预测CP发生胰管结石风险概率的有效机器学习模型。当胰管直径达到4.10 mm后，发生胰管结石的风险概率均大于50%。

• 单位
  兰州大学; 兰州大学第一医院; 第一临床医学院