《Physiological Reports》：Clustering analysis of acute mountain sickness susceptibility among young adults during rapid ascent using low-altitude step test data
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急性高山病（acute mountain sickness，AMS）在快速攀升后损害健康与工作效能。本研究旨在探索一种基于低海拔数据对青年AMS易感人群进行分类的方法。四十四名低海拔居民（18–31岁）在50 m高度完成台阶试验。测量指标包括最大摄氧量（V?O
急性高山病（acute mountain sickness，AMS）在快速攀升后损害健康与工作效能。本研究旨在探索一种基于低海拔数据对青年AMS易感人群进行分类的方法。四十四名低海拔居民（18–31岁）在50 m高度完成台阶试验。测量指标包括最大摄氧量（V?O2max）、静息外周血氧饱和度（re_SpO2）、运动期外周血氧饱和度（ex_SpO2）、恢复期外周血氧饱和度（rec_SpO2）、静息心率（re_HR）、运动期心率（ex_HR）、恢复期心率（rec_HR）及台阶指数。参试者于6 h内攀升至3650 m，采用2018版路易斯湖评分（Lake Louise Score，LLS）评估AMS。在k-means聚类前先检验各指标与LLS的关联。re_SpO2与re_HR均不与LLS显著相关，而非静息态变量（V?O2max、ex_SpO2、rec_SpO2、ex_HR、rec_HR及台阶指数）均相关。采用V?O2max、ex_SpO2、rec_SpO2与台阶指数聚类显示强结构（轮廓系数=0.767），与LLS一致率达93.18%。台阶指数与ex_SpO2组间分离度最大，其次为rec_SpO2与V?O2max。低海拔台阶试验的运动与恢复阶段变量可通过无监督学习对青年人群AMS易感性分类。经快速攀升至3650 m验证，这种无创、低成本且实用的方法在健康青年登顶前AMS易感性筛查中具有潜在价值。
研究背景与立项依据
近年来低海拔居民因经济发展赴高海拔工作旅行增多，数小时内快速攀升至2500 m以上显著升高急性高山病（acute mountain sickness，AMS）风险。AMS临床表现为头痛、头晕、恶心呕吐及疲劳，重者可进展为高海拔脑水肿（high-altitude cerebral edema，HACE）与高海拔肺水肿（high-altitude pulmonary edema，HAPE）。登顶前识别易感个体具实际预防价值。现有低海拔评估分无负荷与有负荷两类：无负荷法评静息肺功能与心率变异性，结果不一致且筛查力有限；有负荷法需低氧气体、低压舱或运动超声等专业设备，成本高、操作繁。台阶试验作为次极大运动，成本低、标准化易、空间人员需求小。机器学习从单指标走向多维建模，已有监督模型依赖实际高山暴露后LLS作标签；无标签或标签不确定时，无监督学习可挖潜结构。k-means简单可解释，已用于医学表型分层，但将常氧低海拔台阶试验动态生理响应结合k-means做AMS分层的研究很少。研究人员因此探索用低海拔台阶试验非静息生理数据经k-means对健康青年快速攀升AMS易感性做预分类。
主要关键技术方法
研究人员招募44名18–31岁无近1年高海拔暴露的低海拔居民（男31、女13），于50 m完成12分钟标准化台阶试验（静息3分钟、22.5步/分钟运动5分钟、恢复4分钟），指夹脉氧仪采静息/运动/恢复三期外周血氧饱和度（SpO2）与心率（HR），依公式估最大摄氧量（V?O2max）与台阶指数；参试者飞抵3650 m，18小时后用2018版路易斯湖评分（LLS≥3且头痛+任一其他症状定义AMS）。先Spearman与相关筛选与LLS显著相关的非静息变量，Z-score标准化后PCA取PC1/PC2，k-means++（k=2，rng=42，50次初始化取最低类内平方和）聚类，以轮廓系数（SC）、Davies–Bouldin指数（DBI）、Calinski–Harabasz指数（CHI）评结构强度，用LLS作参照算精度/特异度/敏感度，并做Bootstrap（3000次）Jaccard稳定性、去V?O2max敏感分析、Gamma/lognormal误差扰动、性别残差化、以及模糊c均值/PAM/GMM/谱聚类/ Ward层次聚类等算法交叉验证。
研究结果
3.1 参与者特征与变量关联
44人年龄24.05±2.93岁，BMI 21.85±2.63。相关分析显示V?O2max、ex_SpO2、rec_SpO2、台阶指数与LLS显著负相关（p<0.01），ex_HR、rec_HR显著正相关，re_SpO2、re_HR不相关。故后续聚类仅纳入6个非静息变量。
3.2 主聚类结果
对各变量组试k-means，k=2时SC峰值。组合2（氧合+心肺耐力：V?O2max、ex_SpO2、rec_SpO2、台阶指数）精度最高93.18%，SC=0.767（强结构），DBI=0.834，CHI=40.598，Bootstrap中位Jaccard=0.763。簇1含86.36% LLS≥3者，簇2全为LLS 0–2；19名AMS者全入簇1（簇内表观敏感度100%），精度86.36%。
3.3 簇特征与簇间差异
PCA中PC1/PC2累计解释80.7%方差。ANOVA贡献度：台阶指数与ex_SpO2分离贡献最大，次为rec_SpO2、V?O2max。簇1较簇2的V?O2max（d=0.99）、ex_SpO2（d=1.66）、rec_SpO2（d=1.17）、台阶指数（d=1.75）均显著更低（p<0.001），LLS显著更高（δ=0.82）。
3.4 性别相关分析
男AMS率48.4%、女30.8%（OR=0.48，p=0.335）；性别与簇分配无关（OR=0.81，p=1.000）。估测V?O2max性别SMD仅0.083，残差化后44人簇归属全不变（ARI=1.000）。
3.5 涉及估测V?O2max的敏感性分析
剔除V?O2max后与主聚类ARI=0.662，4人重分配，精度降至84.09%；Gamma误差扰动中位ARI=0.662、中位变更4人、精度84.09%、敏感度89.47%，lognormal近似。
3.6 对聚类算法选择的敏感性
模糊c均值与k-means完全一致（ARI=1.000）；PAM（ARI=0.822，变2人）；共享协方差GMM 0.740；全协方差GMM与谱聚类均0.662。主结构非单一算法产物。
3.7 与既往方法比较
相较既往有/无监督肺功、低氧吸入、血尿酸、SVM-RFE多组学等法，本法仅用常氧12分钟台阶+4变量k-means，无创、低成本、场地限制小，簇内对照LLS精度93.18%。
讨论部分总结
研究人员指出，静息变量仅反映未应激基线，难显代偿缺陷；运动恢复相提升代谢氧需，放大AMS易感者通气/自主调节效率差异，与本组re_SpO2/re_HR不相关、非静息变量全相关吻合。组合2（O+E）优于单组与含HR的组合4，说明变量并非越多越好，台阶指数单独精度低但联合氧合变量跃升精度，是分层关键黏合剂。SC 0.767、DBI<1、CHI 40.6、Bootstrap Jaccard 0.803（0.75–0.85为稳）及多算法复现支持结构内部稳健；但去V?O2max或加估测误差会降一致率，故结构非纯由V?O2max驱动但仍受其值影响。簇1中3名LLS<3者台阶指数与ex_SpO2偏低近簇1，可能因主观LLS低报或低心肺储备致算法归簇，提示边界个体需高山医疗关注。性别在本小样本无显著影响，但女仅13人不能排除；睡眠、焦虑、月经周期相位未系统记，残留混杂难免。局限含样本小、V?O2max为公式估测非气体分析直接测、仅3650 m快速攀升、LLS最高7未含重征HACE/HAPE、同一队列内做聚类与验证非独立外验。
结论部分翻译
本探索性研究于低海拔经标准化台阶试验诱导生理负荷并采集数据，用k-means对生理数据聚类，提出基于低海拔台阶试验结果的AMS易感/非易感人群分类法。结果显示运动与恢复相指标（ex_SpO2、rec_SpO2、ex_HR、rec_HR、V?O2max、台阶指数）与LLS相关性强于静息相（re_SpO2、re_HR），非静息相生理指标对AMS易感性分类至关重要。基于低海拔氧合+心肺耐力变量组（V?O2max、ex_SpO2、rec_SpO2、台阶指数）的聚类生成强分类结构（SC=0.767，DBI=0.834，CHI=40.598，Jaccard=0.803），各变量及LLS簇间差异显著。该探索表明，低海拔台阶试验运动恢复相数据聚类对照LLS参照分类获93.18%簇内精度，为健康青年登顶前AMS易感性预分层提供潜在无创、低成本、实用路径，未来需在更大异质人群验证。论文发表于《Physiological Reports》。
