FCNN模型对妊娠早期高血压和子痫前期-子痫发病风险的预测价值.pdf

模型对妊娠早期高血压和子痫前期 子痫发病风险的预测价值冯 薇，伊 诺基金项目：吴阶平医学基金会临床科研专项资助基金（）作者单位：北京，首都医科大学第十二临床医学院 首都医科大学附属北京地坛医院妇产科作者简介：冯薇，硕士研究生，住院医师。主要从事高危妊娠、妇科肿瘤方向研究通讯作者：伊诺，：摘要 目的 分析全连接神经网络（）模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的预测价值。方法 收集 年 例妊娠 周孕妇病历资料，包括妊娠期高血压及子痫前期 子痫发病的高危因素。检测孕妇外周血胎盘生长因子、妊娠相关血浆蛋白（）水平及双上肢血压数值。应用人工智能深度学习技术构建 模型，采用受试者工作特征曲线分析其对妊娠期高血压及子痫前期 子痫发病的预测效能，并与美国妇产科医师学会（）、英国国家卫生与临床优化研究所（）方法的预测效能比较，同时评估高危因素对疾病发病风险的影响。结果 例诊断妊娠期高血压或子痫前期 子痫 例，发病率为。模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的检出率为 ，假阳性率为 ，预测发病风险的曲线下面积（）为（：，）。方法的检出率为 ，假阳性率为 ，预测发病风险的 为 （：，）。方法的检出率为 ，假阳性率为 ，预测发病风险的 为 （：，）。模型计算已知高危因素的影响系数，其中位列前 位的是、多胎妊娠、子痫前期家族史、糖尿病病史、妊娠间隔时间 年，影响系数分别为 、。结论 模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测效能较好，优于、方法。模型还能评估高危因素对此类疾病发生的影响水平，有望成为疾病早期预测的有益参考和补充。关键词 妊娠期高血压；子痫前期；子痫；全连接神经网络；预测；高危因素；妊娠相关血浆蛋白；受试者工作特征曲线中国图书资料分类号 文献标志码 文章编号（），（），（），（），（），（）（），（）（：，），（：，）转化医学杂志 年 月 第 卷 第 期 ，（：，），；妊娠期高血压、子痫前期 子痫是妊娠 周后的并发症，可导致各种不良妊娠结局，是孕妇和围生儿病死率升高的主要原因。上述疾病目前无特别有效、可靠和经济的预测方法，如何对其风险进行有效预测是临床亟须解决的问题。目前，临床大多应用美国妇产科医师学会（）及英国国家卫生与临床优化研究所（）方法，根据高危因素预测其发病风险。还有学者主张联合生物指标及高危因素综合评估此类疾病发生风险。但这些预测方法由于计算方法局限、纳入高危因素有限，预测结果均不甚理想，不能准确预测此类疾病发生风险。临床期望找到有效、可靠和经济的预测方法，以作为对现有预测方法的有益参考和补充，进而帮助疾病的早期识别、早期防治，从而改善围生结局。随着科学技术的发展，应用人工智能技术对数据挖掘处理的优势逐渐显现，并已用于一些疾病的预测。本研究应用人工智能深度学习技术构建预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险模型，用于预测疾病发生情况。资料及方法 一般资料选取 年于首都医科大学附属北京地坛医院进行产前检查并分娩的 例孕妇病历资料。相关研究表明，妊娠期高血压发病率为 。根据横断面研究样本量计算方法得出本研究样本量应 例。例诊断妊娠期高血压或子痫前期 子痫 例，发病率为 。纳入标准：妊娠 周。排除标准：继发性高血压，慢性高血压合并妊娠，慢性高血压并发子痫前期，精神疾病，认知障碍，流产，胎儿畸形。本研究经医院医学伦理委员会审批通过（），免除知情同意。资料收集）收集纳入孕妇病历资料和是否具有妊娠期高血压和子痫前期 子痫的高危因素，已知高危因素包括年龄、体质量指数、种族、妊娠次数、产次、是否多胎妊娠、是否行体外受精 胚胎移植、是否抗磷脂抗体阳性、子痫前期家族史、子痫前期病史、妊娠间隔时间 年、糖尿病病史、慢性肾炎病史、系统性红斑狼疮病史、孕期吸烟史。）检测孕妇外周血胎盘生长因子（）、妊娠相关血浆蛋白（）水平。）收集孕妇留取外周血当日的双上肢血压数值，计算平均动脉压。）收集确诊妊娠期高血压、子痫前期 子痫的病例数据，诊断标准依据妊娠期高血压疾病诊治指南（）。研究方法）将以上数据应用人工智能深度学习技术中的 技术处理，构建全连接神经网络（）模型。将 例孕妇应用函数随机分成用于模型构建和开发的训练集 例（）和用于测试模型性能的验证集 例（）。首先对训练集数据深度学习，训练数据，构建 模型，然后对验证集进行预测。设置模型的预测输出结果为妊娠晚期血压值，若收缩压 和（或）舒张压 为高风险，否则为低风险。对训练集数据训练完成后，保存参数名称、形状及数值，得到 预测模型，进而对验证集数据进行预测，并对比模型预测结果与临床实际情况，得出检出率、假阳性率；评价 模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的预测效能。）应用 指南、指南方法预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫的发病风险，并与 模型的预测效能比较优劣。）应用 模型计算各发病高危因素风险权重系数并排序，评估各高危因素对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的影响程度。统计学方法应用 统计学软件对数据进行分析。平均动脉压、血压数值等正态分布的计量资料以均数 标准差（）表示。是否初产、子痫前期病史、子痫前期家族史、糖尿病病史等以二分类变量数据表示。应用 模型、及 指南方法预转化医学杂志 年 月 第 卷 第 期 ，测验证集孕妇的发病风险，绘制受试者工作特征（）曲线，计算曲线下面积（）、检出率及假阳性率，评价预测效能。为检验水准。结果 模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测情况及预测效能 模型对验证集孕妇妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测结果见表。通过与临床实际 情 况 比 较，计 算 模 型 的 检 出 率 为，假阳性率为 。绘制 模型预测效能的 曲线，结果显示，模型预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的 为 （：，）。见图。表 模型对验证集孕妇妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测情况（例）阴阳性预测阳性（高风险）预测阴性（低风险）合计真阳性真阴性合计 注：为全连接神经网络。1-特异度1.00.80.60.40.200?0.2?0.4?0.6?0.8?1.0敏感度FCNN 预测参考线 为全连接神经网络，为受试者工作特征。图 模型预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的 曲线 方法对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测情况及预测效能 方法对验证集孕妇妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测结果见表。通过与临床实际 情 况 比 较，计 算 方 法 的 检 出 率 为，假阳性率为 。绘制 方法预测效能的 曲线，结果显示，方法预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的 为 （：，）。见图。方法对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测情况及预测效能应用 方法对验证集孕妇妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测结果见表。通过与临床实际情况比较，计算 方法的检出率为，假阳性率为 。绘制 方法预测效能的 曲线，结果显示，方法预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的 为（：，）。见图。表 方法对验证集孕妇妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测情况（例）阴阳性预测阳性（高风险）预测阴性（低风险）合计真阳性真阴性合计 注：为美国妇产科医师学会。1-特异度1.00.80.60.40.200?0.2?0.4?0.6?0.8?1.0敏感度ACOG 预测参考线 为美国妇产科医师学会，为受试者工作特征。图 方法预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的 曲线表 方法对验证集孕妇妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测情况（例）阴阳性预测阳性（高风险）预测阴性（低风险）合计真阳性真阴性合计 注：为英国国家卫生与临床优化研究所。1-特异度1.00.80.60.40.200?0.2?0.4?0.6?0.8?1.0敏感度NICE 预测参考线 为英国国家卫生与临床优化研究所，为受试者工作特征。图 方法预测妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的 曲线转化医学杂志 年 月 第 卷 第 期 ，模型评估高危因素的影响通过计算 模型中输入层到隐藏层的相关系数得出各高危因素的影响系数并排序，评估高危因素对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的影响，结果显示，年龄、体质量指数、平均动脉压、妊娠次数、产次、多胎妊娠、体外受精 胚胎移植、抗磷脂抗体阳性、子痫前期家族史、子痫前期病史、糖尿病病史、妊娠间隔时间 年、对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的影响系数分别为 、，其中、多胎妊娠、子痫前期家族史、糖尿病病史、妊娠间隔时间 年居前 位。讨论 妊娠期高血压是常见妊娠并发症。此类疾病会增加孕妇心力衰竭、冠心病、卒中、早产、胎盘早剥、胎儿生长受限等的发病风险。因此早期预测、早期预防及早期治疗此类疾病对减少孕妇和围生儿相关并发症具有重要临床意义。目前，国内外尚无对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫特别有效、可靠和经济的预测方法。现临床上多应用高危因素预测妊娠期高血压及子痫前期 子痫的发病风险。指南应用高危因素方法对 例妊娠 周的单胎妊娠孕妇进行子痫前期发病风险预测，结果显示对妊娠 周发生子痫前期的预测率为，妊娠 周发生 子 痫 前 期 的 预 测 率 为，假 阳 性 率 为。方法的假阳性率较低，但预测效能也较低。指南也应用高危因素方法预测，结果显示对妊娠 周及 周发生子痫前期的预测率分别为 和，假阳性率为。虽然 方法预测率高，但假阳性率也较高。还有一些研究应用类似方法预测，得出了相似的结果，。目前，模型已应用于新型冠状病毒感染、非孕期高血压早期预测及急诊危重患者早期识别等领域，并取得了很好的预测效果。本研究结果显示，模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫 发 病 的 检 出 率 为 ，假 阳 性 率 为，预测发病风险的 为 ；方法的检出率为 ，假阳性率为 ，预测发病风险的 为 ；方法的检出率为，假阳性率为 ，预测发病风险的 为 。上 述 结 论 与 既 往 研 究 相似，。模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的检出率高于 及 方法，假阳性率低于 方法，预测发病风险的 高于 及 方法，说明 模型的预测价值优于 及 方法。分析原因可能是 及 方法是基于大样本，结合高危因素，应用数学公式或建模人工计算得出的结果；而本研究是应用人工智能深度学习技术，结合高危因素，以相对较少样本量进行深度数据挖掘，探索其联系，并经优化最终构建较理想的 模型，在保证较高检出率的同时降低了假阳性率。此外，本研究还应用 模型评价了高危因素对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病风险的影响。既往预测方法将每个高危因素视为一个单独因素，而本研究认为各因素对该病发病的影响可能不同。当孕妇具有多个高危因素时，发生此类疾病的概率可能不是单个高危因素的简单累加。本研究通过计算 模型中输入层到隐藏层的相关系数得出各高危因素对此类疾病发病风险的影响系数，评估每个高危因素的影响水平，结果显示，每个高危因素对该病发病的影响水平不同，这也侧面反映了妊娠期高血压及子痫前期 子痫的发病为多因素、多机制致病过程。本研究纳入的样本量虽达到预测样本量要求，但相较于既往研究少，如能增加样本量，进行更深度地数据挖掘，有望构建出更接近临床实际情况的预测模型，实现更佳的预测效能。综上所述，模型对妊娠早期高血压及子痫前期 子痫发病的预测效能优于既往预测方法，且经多次验证结果稳定。此外，本研究纳入的观察指标均为临床产检项目，未增加孕妇经济成本和机体负担，也未增加医疗机构负担，符合卫生经济学规律。因此，模型是有效、可靠和经济的预测方法，具有一定的临床应用前景。参考文献 ，（）：，：，（）：转化医学杂志 年 月 第 卷 第 期 ，：，（）：，：，（）：，（），（）：，（）：，：，（）：，（）：，：，（）：中华医学会妇产科学分会妊娠期高血压疾病学组 妊娠期高血压疾病诊治指南（）中华妇产科杂志，（）：，（）：，（）：，：，：，：，（）：，：，（）：，（）：，（）：，（）：，（）：，：，（）：，（）：，（）：（）：，：，（）：，（）：，（）：，（）：（收稿时间：修回时间：）（责任编辑：王金立）转化医学杂志 年 月 第 卷 第 期 ，