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急性胰腺炎（AP）中重症急性胰腺炎（SAP）病死率高，早期识别意义重大。研究人员构建液体神经网络（LNN）模型预测 SAP。结果显示，LNN 模型表现优异，能识别关键预测因子。该研究为 AP 患者早期评估提供新工具，助力优化治疗方案。
在医学的神秘世界里，急性胰腺炎（AP）如同一个危险的 “潜伏者”，悄无声息地威胁着人们的健康。它是一种常见的胃肠道疾病，全球发病率约为每 10 万人中 4.9 - 73.4 人。在 AP 的 “家族” 中，重症急性胰腺炎（SAP）更是 “危险分子”，大约 20% - 30% 的 AP 患者会发展成 SAP，其死亡率比轻症急性胰腺炎（MAP）高出近十倍，还常伴有器官衰竭等严重并发症，治疗棘手，给患者和医疗系统带来沉重负担。
为了应对这个难题，医生们一直在寻找能够早期准确评估 AP 严重程度的方法。目前，已经有一些临床评分系统，如 Ranson 评分、床边指数（BISAP）、急性生理与慢性健康评分 II（APACHE II）以及 CT 严重指数（CTSI），C 反应蛋白（CRP）也常被用作评估指标。然而，这些方法都存在各自的缺陷。Ranson 评分需要 48 小时才能完成，这对于急需救治的患者来说，无疑是 “漫长的等待”，容易错过最佳治疗时机；BISAP 评分虽然简单易用，但它没有充分考虑胰腺炎症对胃肠道的影响；APACHE II 评分包含 15 个复杂参数，测量困难，且对 AP 的特异性较低；CTSI 主要依赖影像学检查，受放射科医生经验影响大，还不考虑全身炎症反应，难以广泛应用。因此，开发新的、更有效的评估方法迫在眉睫。
在这样的背景下，桂林医学院第二附属医院等机构的研究人员挺身而出，开展了一项极具意义的研究。他们致力于构建基于液体神经网络（LNN）的预测模型，用于判断 AP 患者是否会发展为 SAP，并与传统的逻辑回归（LR）、决策树（DCT）、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBoost）模型进行比较。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为 AP 的诊疗带来了新的曙光。
研究人员在开展研究时，运用了多种关键技术方法。首先，他们收集了 2020 年 1 月至 2024 年 6 月桂林医学院第二附属医院收治的 AP 患者数据，严格按照纳入和排除标准筛选样本。然后对数据进行预处理，包括特征向量化（如使用 One - Hot 编码）、缺失值处理（采用 K 近邻算法 KNN）、归一化处理，还利用合成少数过采样技术（SMOTE）解决数据不平衡问题。接着，他们设计了新的特征选择方法，结合非参数检验和相关性分析筛选出关键特征组合。最后，运用 5 折交叉验证构建并评估各个模型。
下面来看具体的研究结果：
- 患者数据单因素分析：研究人员共收集了 732 例 AP 患者的数据，其中 137 例为 SAP 患者，585 例为 MAP 患者。经过筛选，最终保留 64 种特征信息进行分析。结果发现，血常规、肝功能、肾功能、心肌酶、电解质、血脂、凝血指标以及 CRP 和淀粉酶（AMY）等指标在 SAP 和 MAP 患者之间存在显著差异。这就像是找到了一些隐藏在数据中的 “线索”，为后续研究指明了方向。
- 不同模型的特征选择：对 46 个有差异的特征进行分析，构建不同特征组合的模型并计算 AUC 值。结果显示，不同模型的最佳特征组合不同，且 α - HBDH、NEU#、Ca、AMY、BAS%、CO2CP 等特征在五个模型的最优特征组合中都存在，这表明这些特征对于预测胰腺炎的严重程度至关重要。就好像这些特征是预测 AP 严重程度的 “密码”，掌握了它们就能更准确地预测疾病发展。
- 特征选择和过采样对模型性能的影响：研究发现，所有模型在特征选择和 SMOTE 过采样后，AUC 值都有所提高。这证明了新的特征选择方法和过采样技术能够有效优化模型性能，就像给模型 “升级” 一样，让它们变得更强大。
- 五个模型预测性能的比较：LNN 模型在预测 AP 严重程度方面表现最为出色，其 AUC 值达到 0.9659，准确率、精确率、召回率、F1 评分和特异性均高于 0.90。而且，在小样本数据情况下，LNN 模型的优势更加明显。与传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 相比，LNN 在处理临床动态数据和实时预测方面具有显著优势。这意味着 LNN 模型就像一个精准的 “导航仪”，能为医生在 AP 诊疗中提供更可靠的指引。
- 解释 LNN 模型：通过 SHAP 分析发现，LNN 模型中排名前十的重要特征变量包括 Ca、AMY、BAS%、CO2CP、EOS% 等。这些特征与 AP 的病理过程密切相关，进一步验证了特征选择的合理性和正确性，也为深入了解 AP 的发病机制提供了新的视角。
在研究结论和讨论部分，研究人员开发的基于 LNN 的 AP 严重程度预测模型在性能上优于传统机器学习模型，其有效性得到了验证，在临床预测 AP 严重程度方面具有巨大潜力。这一模型能够帮助医生更准确地评估 AP 患者的病情，及时调整治疗方案，为患者争取最佳的治疗时机，从而提高患者的生存率和生活质量。不过，该研究也存在一些局限性，如回顾性研究设计、部分生物标志物数据未充分利用、超参数调整不全面以及单中心数据等问题。但这并不影响其重要意义，它为后续研究奠定了坚实的基础，未来研究人员可以针对这些不足进行改进和完善。
总的来说，这项研究为急性胰腺炎的诊疗带来了新的思路和方法，让我们在对抗这种疾病的道路上迈出了重要的一步，相信在未来，基于此的进一步研究将为患者带来更多的希望和福祉。
