|
|
|
| 融合临床先验知识与SHAP可解释性人工智能的血液透析高危出血患者个体化抗凝决策辅助系统研究 |
| 张丹 |
| 成都中医药大学附属医院德阳医院肾病科,四川 德阳 618000 |
|
|
|
|
摘要 目的 开发并验证一个融合临床先验知识与SHAP可解释性人工智能的决策辅助系统,用于预测高出血风险血液透析患者的抗凝有效性。方法 采用单中心、前瞻性、观察性队列研究设计,纳入高出血风险标准的维持性血液透析患者。收集900例次透析数据,按7:2:1随机划分为训练集、验证集与测试集。基于KDIGO指南与循证医学证据筛选预测特征,采用极端梯度提升树（XGBoost）算法构建预测模型,并应用SHAP框架对模型预测结果进行解释,量化各特征对决策的贡献。结果 XGBoost模型在测试集上表现优异,预测抗凝有效性的准确率达82.2%,AUC为0.885。SHAP分析显示,血小板计数是最重要的预测特征,其次为抗凝方案类型和D-二聚体水平。抗凝无效组的透析充分性（spKt/V）显著低于有效组（P<0.001）,而两组出血事件发生率差异无统计学意义（P>0.05）。结论 本研究成功构建了一个兼具高精度与高可解释性的抗凝决策辅助系统,能够识别关键临床决策因素并以可视化方式呈现决策依据,为高出血风险血液透析患者的个体化抗凝管理提供了有效工具。
|
|
| 关键词 ：
血液透析,
高出血风险,
抗凝,
可解释性人工智能,
SHAP,
决策支持系统,
机器学习
|
|
收稿日期: 2026-02-14
|
|
|
| 基金资助:2024年四川省卫生健康委员会科技项目（24WSXT024） |
[1] 王婷婷,黄琪锋,朱永俊.抗凝药物在高危出血风险患者连续性肾脏替代治疗中的应用进展[J].中国临床药学杂志,2025,34(5):397-400.
[2] 张灿桐,蔡晚霞,尹良红,等.血透患者的不同抗凝方式研究进展[J].临床医学工程,2021,34(19):49-52.
[3] 张明红,张明伟,孔凌.人工智能技术在血液透析并发症预测及决策支持中的应用[J].山东医药,2024,64(14):112-115.
[4] 江涛. 人工智能在医疗诊断系统中的应用研究[J].自动化与仪表,2020,35(10):49-53,103.
[5] Zhang L,Wang Y,Liu H,et al.Association between anti-coagulation strategy and quality of hemodialysis:a prospe-ctive cohort study[J].Scientific Reports,2023,13(11):15-874.
[6] 王松. 《KDIGO慢性肾脏病评估与管理临床实践指南(2024版)》解读[J].浙江医学,2024,46(16):1681-1685,1691.
[7] 刘倩,张明,孙邵婷,等.构建评估连续性肾脏替代治疗抗凝失败风险的列线图模型[J].中国血液净化,2025,24(4):278-282.
[8] 潘鑫,谢攀,卓燕,等.分段枸橼酸抗凝在高出血风险患者透析中的临床疗效分析与个体化方案研究[J].第三军医大学学报,2021,43(14):1372-1378.
[9] Liu SY,Xu SY,Yin L,et al.Management of regional citrate anticoagulation for continuous renal replacement therapy:guideline recommendations from Chinese emer-gency medical doctor consensus[J].Mil Med Res,2023,10(1):23-35.
[10] 刘琳,郑悦,董娟,等.维持性血液透析伴发消化道出血中枸橼酸抗凝对透析充分性和凝血功能的影响[J].国际泌尿系统杂志,2024,44(2):314-318.
[11] Claudel SE,Miles LA,Murea M.Anticoagulation in hemo-dialysis:A narrative review[J].Semin Dial,2021,34(2):103-115.
[12] Di Lullo L,Mariani MV,Ronco C,Bellasi A,Lavalle C,Chimenti C,Paoletti E,Ravera M,Zanella M.Atrial Fibri-llation and Anticoagulant Treatment in End-Stage Renal Disease Patients:Where Do We Stand[J].Cardiorenal Med,2022,12(4):131-140.
[13] 陈飞,王淑萍,李昂.不同频率血液灌流在维持性血液透析患者中的应用效果比较[J].中华现代护理杂志,2021,27(2):204-209. |
| [1] |
张瑜. 基于血常规多维参数融合的感染性疾病早期预警模型构建及决策阈值优化研究[J]. 哈尔滨医药, 2026, 46(3): 5-13. |
| [2] |
庄小闽, 李冬梅, 田鲁, 吴佳欣, 黎建文, 杨韩楠. 基于跨理论模型的动机性访谈护理对老年肾衰竭血液透析患者肾脏功能改善评价[J]. 哈尔滨医药, 2025, 45(5): 139-141. |
| [3] |
王幸, 苏裕, 马亚琼. 基于自我决定理论的护理干预在维持性血液透析患者的应用价值[J]. 哈尔滨医药, 2025, 45(3): 135-137. |
| [4] |
李佳萦, 刘芳, 彭琦琦, 许帮林, 刘玉, 杨绍萍. 营养风险筛查的个体化营养支持在终末期肾病血透中的应用[J]. 哈尔滨医药, 2025, 45(2): 59-61. |
| [5] |
陆冠宇, 刘志兵, 兰韦幸, 韩振远, 刘文健, 王静. 双硫死亡因子在脓毒症中的诊断标记物及亚型分析[J]. 哈尔滨医药, 2024, 44(4): 56-62. |
| [6] |
陈东. 基于风险评估的分级护理干预对维持性血液透析患者血管通路感染的影响[J]. 哈尔滨医药, 2024, 44(3): 116-118. |
| [7] |
杨丽萍, 张伟峰. 探讨血浆纤维蛋白、抗凝血酶-Ⅲ、血红蛋白联合D-二聚体对预测产后出血的应用价值[J]. 哈尔滨医药, 2023, 43(5): 59-60. |
| [8] |
霍爱景. 两种血液净化方式对尿毒症合并MODS患者CRP、IL-6、TNF-α及血流动力学的影响[J]. 哈尔滨医药, 2023, 43(2): 8-10. |
| [9] |
李桐, 龙振鸿, 黄瑶玲. 血液灌流联合血液透析治疗敌草快中毒的临床疗效分析[J]. 哈尔滨医药, 2023, 43(2): 53-54. |
| [10] |
陈惠勤. 饮食护理对糖尿病肾病维持性血液透析患者的效果及价值体[J]. 哈尔滨医药, 2023, 43(1): 138-139. |
| [11] |
李春利. 血液透析对糖尿病肾衰竭患者炎症因子及肾功能的影响[J]. 哈尔滨医药, 2022, 42(6): 15-16. |
| [12] |
王兰芳. 尿毒症血液透析患者冠脉钙化发生的影响因素[J]. 哈尔滨医药, 2022, 42(6): 26-27. |
| [13] |
甄颖, 刘山, 罗良海. 复方-α酮酸联合高通量血液透析对血液透析患者RRF及钙磷代谢指标的影响研究[J]. 哈尔滨医药, 2022, 42(5): 52-53. |
| [14] |
周璇. 血液透析滤过联合血液透析对慢性肾衰竭患者肾纤维化及炎症因子水平的影响[J]. 哈尔滨医药, 2022, 42(3): 49-51. |
| [15] |
陈金斌, 李明晶, 金莎莎, 徐小竹. 腹膜透析联合血液透析对尿毒症患者心功能及营养状态的影响观察[J]. 哈尔滨医药, 2021, 41(3): 21-22. |
|
|
|
|
2026, Vol. 46 
