文章摘要:背景糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是糖尿病患者主要并发症之一，其病程进行性发展可致视功能损伤甚至失明。探索影响DR进展的临床因素对糖尿病患者预防、控制和管理DR具有重要意义。目的 通过机器学习算法和沙普利可加性特征解释方法 (SHAP)分析探讨2型糖尿病患者并发DR的风险因素。方法 回顾性分析“国家人口与健康科学数据共享平台”公布的“解放军总医院糖尿病并发症预警数据集”3 000例2型糖尿病患者的临床资料,对58项观察变量在无DR并发症患者(NDR)和并发DR患者(DR)两组组间进行基线分析以及差异性检验；评判XGBoost、随机森林、logistic回归三种机器学习算法，采用递归特征消除(RFE)和XGBoost机器学习算法选取最优模型预测变量，并对变量特征权重值排序；应用SHAP方法对模型的风险因子进行解释分析。结果 DR组的高血压症(收缩压/舒张压)、糖化血红蛋白、血脂水平(总胆固醇、低密度脂蛋白)、脑卒中、肾病(血尿素、血肌酐、血尿酸)、肾衰、下肢动脉病变等并发比例或指标水平高于NDR组(P <0.05)，而年龄、冠心病、心肌梗死、高脂血症、动脉粥样硬化症等低于NDR组(P <0.05)。XGBoost较其他模型表现更佳，模型中排在前十位的重要区分特征为：肾病、冠心病、下肢动脉病变、身高、其他肿瘤、糖化血红蛋白、血尿素、血清白蛋白、肾衰、高脂血症。SHAP集成散点图解释XGBoost模型中变量的重要性依次为：糖化血红蛋白(0.59)、肾病(0.44)、血尿素(0.32)、下肢动脉病变(0.25)，四项的SHAP值> 0且绝对值均高。同时SHAP值分布呈现明显分类，即DR的显著危险因素。糖化血红蛋白、肾病、血尿素对DR病程影响呈现潜在交互关系，且血尿素> 5 mmol/L时DR风险显著升高。结论 XGBoost算法和SHAP模型可用于预测糖尿病患者DR的风险因素及解释特征变量交互关系，提示糖化血红蛋白、合并肾病、血尿素水平对DR这一2型糖尿病微血管并发症的高风险预测性。

文章关键词:糖尿病视网膜病变,机器学习,危险因素分析,2型糖尿病,糖尿病并发症,

论文作者:宋亚男¹ 武惠韬¹ 应俊² 李琬悦³ 陈康⁴ 刘铁城⁵ 张卯年⁵ 张颖⁵ 

作者单位:2. 解放军总医院医疗信息处 3. 解放军医学院 4. 解放军总医院第一医学中心内分泌科 5. 解放军总医院第一医学中心眼科 

论文分类号: TP181;R587.2;R774.1

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文章来源：《糖尿病天地(临床)》 网址: http://www.tnbtd.cn/qikandaodu/2021/0824/1516.html