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该研究由Lei Yuan、Mengyao Ji、Shuo Wang、Xinyu Wen、Pingxiao Huang、Lei Shen和Jun Xu等作者共同完成，分别来自武汉大学人民医院、华中科技大学同济医学院附属武汉中心医院和南京信息工程大学人工智能学院等多个机构。研究于2022年发表于BMC Medical Informatics and Decision Making期刊。
急性胰腺炎（Acute Pancreatitis, AP）是一种胰腺炎症性疾病，是全球范围内因消化系统疾病住院的主要原因之一。约15-25%的AP患者会发展为中度或重度AP，其中25%的患者需要进入重症监护室（ICU）治疗。尽管AP的死亡率在1988年至2003年间从12%下降至2%，但危重患者的死亡率仍然较高。早期识别AP患者的危重情况并进行精准治疗至关重要，尤其是入院后48小时内进行干预可以显著降低死亡率。
然而，现有的AP风险评分系统（如Ranson评分、Glasgow评分等）存在特异性低、复杂难用等局限，且大多无法结合影像学指标。因此，研究团队旨在开发一种基于广泛可用的临床、实验室和影像学变量的机器学习工具，用于在入院后48小时内预测AP患者是否会发展为危重疾病。研究的主要目标是提高预测的准确性，优化AP患者的治疗管理。
该研究分为以下几个主要步骤：
研究对象的选择：研究回顾性收集了2016年至2020年间武汉大学人民医院和华中科技大学同济医学院附属武汉中心医院的5460名AP患者的数据。研究对象需符合以下纳入标准：(1) 根据国际共识诊断为AP的患者；(2) 首次发生AP的患者；(3) 入院48小时内具有完整的临床、影像学和实验室检查结果；(4) 具有完整的临床病程记录。排除标准包括慢性胰腺炎患者、失访患者、入院48小时内数据不完整的患者等。
变量收集与预处理：研究者收集了59项潜在预测变量，包括性别、年龄、体温、心率、血压、精神状态、BMI、合并症、实验室指标（如血清总胆固醇、尿素、葡萄糖等）以及影像学指标（如肺浸润等）。对于缺失值，研究使用R包“dmwr”进行插补处理。
变量选择：研究采用Lasso回归模型结合Bootstrap方法进行变量选择，最终筛选出13个最具预测性的变量，包括年龄、合并症、精神状态、肺浸润、降钙素原（PCT）、中性粒细胞百分比（Neu%）、ALT/AST比值、白蛋白与球蛋白比值（A/G）、胆碱酯酶、尿素、葡萄糖、AST和血清总胆固醇。
模型构建与验证：研究将数据集分为70%的训练集和30%的验证集，构建了五种机器学习模型，包括支持向量机（SVM）的三种不同核函数（线性、Sigmoid和径向基函数）、逻辑回归和XGBoost模型。通过五折交叉验证优化模型性能，最终选择XGBoost作为最佳模型（APCU）。模型性能通过准确率（ACC）、敏感性（SEN）、特异性（SPC）和受试者工作特征曲线下面积（AUC）进行评估。
外部验证：研究还使用外部队列（180名AP患者）对APCU模型进行验证，结果显示APCU在外部验证队列中表现出色（AUC=0.873）。
临床效用分析：通过决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA），研究比较了APCU与其他风险评分（如Ranson、SIRS、APACHE II等）的临床净效益，结果显示APCU在预测ICU入院方面具有最高的临床净效益。
该研究开发并验证了一种名为APCU的机器学习模型，能够基于广泛可用的临床、实验室和影像学变量，在入院后48小时内准确预测AP患者是否会发展为危重疾病。APCU模型的预测能力优于现有的风险评分系统，具有较高的临床应用价值。通过早期识别高风险患者，APCU能够优化ICU资源的分配，降低AP患者的死亡率。
该研究为AP的早期诊断和精准治疗提供了新的工具和方法，具有重要的科学价值和临床应用价值。通过优化医疗资源的分配，APCU模型有望在未来的临床实践中发挥重要作用，尤其适用于医疗资源匮乏的地区。