1、手足口病与相似疾病鉴别模型构建研究张瑾瑶尹天露何琪乐杨予青吴卓存胡红濮(中国医学科学院 北京协和医学院医学信息研究所北京 )摘要目的 意义 建立手足口病与相似疾病鉴别模型总体架构,有效促进传染病防控并推动智慧公共卫生体系建设。方法 过程 通过查阅文献资料确定需与手足口病进行鉴别的疾病及其鉴别要点,通过 分析对某一症状与疾病的特异性关联程度赋值,构建基于相似度算法的鉴别模型。结果 结论 实现对手足口病的早期和大规模监测预警,为进一步提升手足口病的智能化识别、诊断、预警水平提供帮助。关键词卫生信息化;手足口病;鉴别诊断;模型设计 中图分类号 文献标识码 ,(),;修回日期 作者简介张瑾瑶,硕士研究
2、生;通信作者:胡红濮,研究员,博士生导师。基金项目国家社会科学基金重点项目(项目编号:);国家社会科学基金重大项目(项目编号:)。引言 手足口病防治现状手足口病(,)是一种常见传染病,由人肠道病毒(,)引起,主要病原体包括肠道病毒 型()和柯萨奇病毒 组 型()。其临床表现主要为口腔、手、足等部位出现疱疹、斑丘疹,皮疹周围有炎症性红色晕环 ,还可能伴有发热、咽痛等其他症状 。大多数手足口病病例是轻度且自限性的,但部分严重病例可能会引发呼吸系统、循环系统和神经系统等严重并发症 。手足口病发病率排在法定传染病第 位,病死率排在前 位。目前我国部分基层医疗机构存在诸如防治资金不足、设备配置不完善、工
3、作人员短缺、工作任务繁重且范围广等问题,导致手足口病防治工作难以有效进行。县、乡、村 级医疗机构是手足口病防治关键,对疫情防控具有重要作用。医学信息学杂志 年第 卷第 期 ,因此,提升基层医疗机构对手足口病早期识别和诊断能力,实现防控工作前移和下移,对进一步健全落实手足口病防治工作具有重要意义。疾病鉴别模型研究现状鉴别诊断是根据患者主诉、症状体征、检查检验结果等信息,排除其他可能疾病的诊断;相似疾病鉴别模型即通过临床表现与疾病定量关联建模方式对疾病进行鉴别。等 使用极限梯度提升算法(,)建立基于骨科临床数据的疾病辅助分类预测模型,较其他算法提升了运行速度。刘晓敏 利用随机森林和支持向量机模型建
4、立糖尿病肾病和非糖尿病肾脏疾病鉴别诊断模型,两种方法受试者操作特征(,)曲线下面积均达到 左右,表明机器学习在这两类疾病的鉴别诊断中均有较为稳定的效能。宋慧等 利用贝叶斯判别分析建立诊断恶性腹膜间皮瘤、腹膜转移癌、结核性腹膜炎的电子计算机断层扫描(,)影像学综合诊断模型,模型诊断准确率为 ,误判率为 ,对腹膜疾病鉴别诊断具有一定临床价值。以上相关研究中,相似疾病鉴别模型研究主要是作为信息技术与医疗诊断相融合的辅助诊断方法,初步预判患者患有某种疾病的概率。目前尚缺乏对手足口病鉴别模型的相关研究。本文针对实际需求,进行手足口病与相似疾病鉴别模型的构建设计研究,以期为医务人员提供快速、准确的手足口病
5、筛查和识别支持,推动基层医务人员提升手足口病诊治能力,最终实现对手足口病的早期和大规模监测预警,有效促进传染病防控并推动智慧公共卫生体系建设。模型总体架构 总体架构手足口病与相似疾病鉴别模型应能够对可疑症状作出迅速反应,并辅助医务人员对大量就诊患者进行手足口病的早期识别和处理。模型整体架构自底向上分别为数据层、逻辑层、功能层、表现层、用户层,见图 。图 手足口病与相似疾病鉴别模型总体架构 数据层数据层主要负责模型运行时的数据存储和组织管理。数据来源主要为临床预防指南、诊疗指南、诊疗相关教材、相关行业标准、网络平台、电子病历、电子健康档案等。诊疗数据根据患者 、病历 等主键建立索引并分类存储,不
6、同用户根据相应权限可对数据进行查看、调用、编辑等操作。逻辑层逻辑层作为鉴别模型的重要基础,组成部分为特异症状知识库、诊断知识库和症状疾病关联模型,对收集到的数据进行自动化和逻辑化处理运算。用户在输入患者基本情况、临床症状和体征等信息后,该层会对信息进行转换标注和数据清洗等预处理操作,然后通过症状疾病关联模型测算可能疾病的概率,为医生提供诊断决策支持。功能层功能层是疾病鉴别模型的主要功能体现,为用户提供知识查询、数据采集、统计分析、疾病概率预测和辅助鉴别诊断等服务。知识查询支持用户通过主题词、关键词等多种方式检索和查阅模型内信息;数据采集即用户录入患者个人信息、流行病学数据、临床症状体征等信息,
7、形成电子病历;疾病概率预测是模型的核心功能,基于统计分析处理病历信息,计算患者罹患某种疾病的可能性,辅助医医学信息学杂志 年第 卷第 期 ,务人员鉴别诊断。表现层表现层中,疾病鉴别模型通过网页、手机 、微信小程序和公众号等多种形式提供可视化前端界面。根据模型需要,为用户提供注册登录界面、患者信息录入界面、病历管理界面、统计分析界面以及辅助诊断界面等。用户层模型用户层主要面向不同使用者,包括基层医务人员、医院医生、患者和公众等。根据使用者的不同角色,模型提供不同应用功能。为了确保用户身份的真实性,所有用户在首次登录界面时要进行注册,并提供个人真实身份信息,以获取唯一用户 并设置对应登录密码。用户
8、权限受到相关法律法规和实际使用需求限制,只有具备相应资质的医务人员账号才能访问患者隐私数据,以保障数据的安全性和可靠性。模型构建流程设计 提取疾病症状知识通过广泛查阅手足口病诊疗指南、文献资料、相关教材和行业标准等,筛选出需要进行鉴别的疾病(分别为疱疹性咽峡炎、幼儿急疹、水痘、风疹、荨麻疹、化脓性脑膜炎、乙型脑炎、支原体肺炎)。在临床诊断中,这些疾病与手足口病症状相似度较高,初诊医生容易混淆并导致误诊。筛选出对疾病早期识别和鉴别诊断具有重要意义的临床特征,如手足口病典型症状是口腔和手足部位的皮疹,需要从疱疹的位置、大小、数量、形状以及疼痛、痒感等方面与幼儿急疹、水痘等疾病进行区分。构建疾病知识
9、库在传染病中选择手足口病为领域范围,梳理手足口病知识体系,将文本形式的知识抽象为概念、实例,并确定各实体间的关系以构建手足口病领域本体知识库。以医学通用疾病本体模型为基础,按照斯坦福大学提出的“七步法”,运用本体构建工具 构建手足口病特异症状知识库、特异检查知识库、诊断知识库等。特异症状知识库采用文字、图片和知识图谱等多种表现形式,对疾病不同临床分期的典型症状、特异症状进行说明;特异检查知识库从影像学检查、实验室检查等方面对每种疾病的检查项目和特异检查结果进行整理描述;诊断知识库主要内容包括疾病的诊断原则、诊断依据和鉴别诊断,形成相应的疾病诊断步骤和诊治流程。症状疾病关联模型赋值手足口病与需鉴
10、别疾病的信息提取完成后,通过 分析对某症状对应某疾病特异性关联程度进行百分制赋值。对手足口病典型症状口腔疱疹、手部皮疹、足部皮疹赋值进行说明。资料与方法()纳入与排除标准。纳入标准:文献设计严谨、结构完整;手足口病诊断符合 手足口病诊疗指南中的诊断标准,结合患儿流行病学史、临床表现并经病原学检查确诊病例;可获得患病人数并能计算直接、间接症状发生率。排除标准:非中、英文文献;重复发表的文献;存在明显数据错误或不能提供完整信息的文献。()文献检索策略。计算机检索万方数据、中国 知 网(,)、维 普 网、数据库,检索中国人群手足口病不同临床表现相关文献,检索年限为 年 月 年 月,检索采用主题词与自
11、由词相结合方式。通过检出文献追溯其他可能符合入选标准的文献。中文检索词包括手足口病、症状、临床特征、临床表现、临床症状、临床特点等。英文检索词包括:、等。()文献筛选与资料提取。由两名研究者独立筛选文献、提取数据并交叉核对。如遇分歧,则通过与第 名研究者协商解决。文献筛选时首先阅读文题,在排除明显医学信息学杂志 年第 卷第 期 ,不相关文献后,进一步阅读摘要和全文以确定是否纳入。资料提取内容主要包括第一作者、发表年份、地区、样本量、主要结局指标、质量评价关键要素。()纳入研究的质量评价。由两名研究者采用美国卫生保健研究和质量机构(,)推荐的横断面研究质量评价标准 独立评价纳入的研究质量,并交叉
12、核对结果。如遇分歧,则通过与第 名研究者讨论协商解决。共 个条目,每个条目均采用“是”“否”“不清楚”进行评价,计分方式为“是”计 分、“否”和“不清楚”计 分,各条目得分相加为总分。根据总分对文献质量进行划分,分为低质量,分为中等质量,分为高质量。最终纳入中、高质量文献。()统计学分析。采用 软件进行统计分析,以手足口病对应症状发生率为统计效应量,并计算其 置信区间(,)。采用 统计量的 检验对纳入研究结果间的异质性进行分析(检验水准为 ),同时结合 定量判断异质性大小。若各研究结果间异质性 且 ,采用固定效应模型进行 分析;若各研究结果间异质性 且 ,则认为各研究结果间存在统计学异质性,采
13、用随机效应模型进行 分析。结果()文献筛选流程与结果。初检共获得相关文献 篇。经逐层筛选,最终纳入 篇文献进行 分析,总样本量为 人,见图 。()纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果。结果示例 ,见表 。()分析结果,见图 。手足口病口腔疱疹症状发生率的异质性检验结果显示 ,说明纳入研究的结果存在较大异质性(,);手部皮疹症状发生率的异质性检验结果为 ,;足部皮疹症状发生率的异质性检验结果为 ,;因此都选择随机效应模型进行 分析。分析结果显示,我国人群中手足口病口腔疱疹、手部皮疹、足部皮疹症状发生率的合并效应值分 别 为 ()、()、()。图 文献筛选流程与结果图 中国手足口病患者口腔疱疹发生
14、率 分析医学信息学杂志 年第 卷第 期 ,图 中国手足口病患者手部皮疹发生率 分析图 中国手足口病患者足部皮疹发生率 分析表 纳入研究的基本特征与偏倚风险评价结果(部分)序号作者发表时间(年)地区样本量(例)口腔疱疹数量(例)手部皮疹数量(例)足部皮疹数量(例)质量评分李小磊 河南 薛爱丽等 山东 等 江西 杨建辉等 广东 朱宝增 河北 覃艺等 广西 叶晓霓等 广东 龙艳琼 云南 寿洁霞等 浙江 张云 河南 疾病鉴别及输出部分依据上述方法,对不同疾病与其对应症状的关联度进行赋值。基于该鉴别模型,在获取就诊患者临床信息后,通过设定好的相似度算法计算某种疾病发生的概率,并按照概率大小排列出可能的前
15、 位疾病。这一计算结果可作为患者诊断的参考,提示医生进行下一步影像学检查、实验室检查等,结合流行病学史和检查检验结果对患者作出最终诊断。这可以帮助医生早期发现手足口病可疑病例并进行相关防控及诊治,缩短防控时间,提高反应效率,减少疫情扩散的可能。结语本研究设计了一个符合现实应用需要的疾病鉴别模型,能够通过计算机对目标传染病临床特征进行识别。该模型符合临床思维,能够协助一线医务工作者快速识别、诊断和处理手足口病,可广泛应用于各类基层卫生服务信息系统和医院信息系统。当工作人员提交患者尚不能确认疾病的临床资料后,模型会对是否患手足口病进行初步判断。这将提高基层医生和全科医生在手足口病初期发现和筛医学信
16、息学杂志 年第 卷第 期 ,查方面的能力,降低手足口病漏诊和漏报的发生率。本研究构建的手足口病鉴别模型主要依靠患者症状信息进行疾病判别,由于算法的局限性在一定程度上会出现手足口病错误诊断。传染病的发生发展是一个多因素、多阶段的复杂过程,其确诊离不开实验室检验结果。模型后续应纳入影像学检查、实验室检验、流行病学等多方面信息,根据诊疗活动中产生的病历数据对模型赋值进行修正更新,不断提升鉴别模型的精度和准确度。同时,在实际应用中,根据不同应用场景和目标人群的需求,鉴别模型应进行有针对性的功能扩展,为防控手足口病流行以及预防重症病例的发生提供有力支持。利益声明:所有作者均声明不存在利益冲突。参考文献
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