肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统及设备

摘要

本发明属于肝硬化医疗设备技术领域，具体公开了一种肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统及设备，该系统包括用于获取样本的临床指标参数的数据采集单元，用于筛选基线特征参数的数据处理单元，用于构建分析模型并获取预测参数的筛选单元，以及预测单元。采用本技术方案，利用各单元的配合，获取临床指标参数，根据临床指标参数得到预测参数，再获取待测者的预测参数并预测待测者是否发生自发性腹膜炎，实现对自发性腹膜炎的早期预警。

说明书

技术领域

本发明属于肝硬化医疗设备技术领域，涉及一种肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统及设备。

背景技术

腹水形成是肝硬化进入到失代偿期的表现，而腹水如果长时间浸泡肠管会引起肠壁受损，通透性增加，肠道内的细菌会通过肠壁渗透到腹腔，引起自发性腹膜炎。自发性腹膜炎(spontaneous bacterial peritonitis，SBP)是在腹腔、邻近组织无感染源的情况下发生的腹水感染,是晚期肝脏病变和慢性重症肝炎的严重并发症。研究发现，SBP在肝硬化患者中发病率为10％至30％，是终末期肝病的重要死亡原因之一。与未发生感染性疾病的肝硬化患者相比，被感染的肝硬化患者死亡可能性要高出4倍，其住院死亡率为30％至50％，有SBP病史的肝硬化患者一年内SBP复发率高达40％～70％。

由于SBP临床表现不典型、症状少、或有其他疾病常见的症状和体征，使得临床早期诊断十分困难。目前虽然临床上关于SBP的发病机制、诊断和治疗已有较多研究，但对于其早期诊断和预测仍存在一定的困难。本研究利用肝硬化患者常见的临床指标建立Logistic回归、随机森林、决策树、支持向量机和极限梯度提升五种机器学习模型，探究各个模型对早期自发性腹膜炎的诊断的预测价值。

发明内容

本发明的目的在于提供一种肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统及设备，实现对自发性腹膜炎的风险预测，并对临床指标参数进行筛选，提高预测的精准性。

为了达到上述目的，本发明的基础方案为：一种肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统，包括：

数据采集单元，所述数据采集单元用于获取样本的临床指标参数；

数据处理单元，所述数据处理单元对临床指标参数进行单因素分析，筛选得到基线特征参数；

筛选单元，所述筛选单元利用基线特征参数构建至少一个分析模型，通过分析模型获取预测参数；

预测单元，所述预测单元采集待测者的预测参数，将待测者的预测参数输入分析模型，得出是否发生自发性腹膜炎的预测结果。

本基础方案的工作原理和有益效果在于：数据采集单元能够采集样本的临床指标参数，用于构建预测模型。数据处理单元实现对数据的预处理及单因素分析，初步筛取有意义的数据，去除无意义的数据，精简数据类型，利用后续鉴别病因。筛选单元用于筛选预测参数，仅利用预测参数进行预测，避免模型指标过多而导致预测模型的运算速度慢、性能不佳等问题。预测单元根据待测者的预测参数，预测待测者是否发生自发性腹膜炎，操作简便，实现对自发性腹膜炎的早期预警，以便及时治疗。

进一步，还包括模型评估单元，模型评估单元内存储有额度评估参数：灵敏度、特异度、精度及AUC值，模型评估单元采集分析模型的对应数据，将采集的数据数值与额定评估参数进行对比，得出对比差值，根据对比差值评估分析模型的预测性能。

利用模型评估单元，对预测模型的各项数据进行评估，以此判断预测模型的运算性能，以便后期对预测模型进行优化，同时以此判断预测模型的可靠性。

进一步，所述分析模型采用Logistic回归模型，或随机森林模型，或决策树模型，或支持向量机模型，或极限梯度提升模型。

根据需要选择合适的分析模型，利于使用。

进一步，具体的处理方法为：Logistic回归和XGBoost模型联合运算：

对基线特征参数进行分类，分为高度风险参数和一般风险参数，分类后将基线特征参数输入XGBoost模型；

进行XGBoost模型训练，在训练过程中，对高度风险参数和一般风险参数分别求取概率分布情况，依据概率分布情况设置损失函数权重，并对高度风险参数和一般风险参数间隔训练，使得模型快速实现对各种样本的预测速度；

使用logistic函数将XGBoost模型输出概率化，预防误预测。

进一步，对临床指标参数中的计数数据采用卡方检验，临床指标参数的计量数据中服从正态分布的数据进行t检验，临床指标参数的计量数据中不服从正态分布的数据采用Mann-Whitney U检验。

对临床指标参数进行有针对性的处理分析，筛选出对预测自发性腹膜炎这一结果影响较大的因素。

进一步，所述预测参数包括前白蛋白、血钙、总胆红素及凝血酶原时间。

上述参数对自发性腹膜炎的影响较大，预测模型仅根据这些参数，判断样本是否发生自发性腹膜炎，判断的准确性更高。

本发明还提供一种肝硬化腹水抽取设备，包括上述的风险预测系统、束缚带和引流器；

所述束缚带的两端分别连接两个卷轴上，卷轴连接有控制其转动的动力源，束缚带与人体接触的侧面上设有压力传感器，压力传感器的输出端连接有控制器，控制器的输出端与卷轴的控制端连接，两个卷轴通过连接杆连接形成放置口，引流器可自放置口穿刺人体进行腹水引流，放置口处设有阀门，阀门的控制端与风险预测系统的输出端连接；

所述引流器包括引流针筒和引流针，所述引流针筒的侧壁连通有储液盒，引流针筒与储液盒的连通处设有单向往储液盒内导通的第一单向阀，引流针与引流针筒的连通处设有单向往引流针筒内导通的第二单向阀。

在对腹腔进行腹水抽取后，利于束缚带增加腹压，避免腹水重新涨起。束缚带上设置压力传感器，检测束缚带与腹部间的压力，压力传感器将压力信号传输至控制器，控制器控制卷轴转动，实现束缚带张紧的自动控制，无需人力操作，使用方便。放置口处设置阀门，仅在需要时打开，利于使用，避免束缚带长期具有缺口而不利于压紧腹部。

引流器上设置第一单向阀和第二单向阀，实现一次插入腹腔而进行多次抽取腹水，现有技术需要将引流针筒取下排出腹水后再使引流器插入腹腔，反复多次才能实现腹水抽取，而上述方案无需反复插入腹腔，减少患者的不适和对患者的损伤。

进一步，所述引流针筒靠近引流针的一端与储液盒的顶部连通，所述储液盒的位于引流针筒的下方。

这样的结构设置，利于引流针筒内的腹水排入储液盒，同时避免储液盒内的腹水回流进入引流针筒。

进一步，还包括警报器，所述警报器与风险预测系统的输出端连接，警报器设置在束缚带上，或者远程终端上。

针对风险预测系统的输出信号，选择是否进行警报，利于医护人员及患者快速获取警报信号而及时进行治疗。

附图说明

图1是本发明肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统的流程示意图；

图2是本发明肝硬化腹水抽取设备的结构示意图；

图3是本发明肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统的随机森林模型结果柱形图；

图4是本发明肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统的XGBoost模型指标重要性结果示意图。

说明书附图中的附图标记包括：束缚带1、壳体2、放置口3、连接杆4。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

如图1所示，本发明公开了一种肝硬化伴自发性腹膜炎的风险预测系统，包括数据采集单元、数据处理单元、筛选单元及预测单元。

数据采集单元用于获取样本的临床指标参数，临床指标参数包括病因，如乙肝、丙肝、酒精肝、胆汁性肝炎、自身免疫性肝病等相关指标；SBP的常见并发症，如上消化道出血、肝性脑病、低钠血症等相关指标；其他资料相关指标，如血常规、肝功能、肾功能、电解质、凝血功能指标等相关参数；一般资料，如性别、年龄、吸烟史、饮酒史、是否患有高血压、是否患有糖尿病等相关参数指标。优选，删除临床指标参数中缺失率＞30％的指标。

数据处理单元对临床指标参数进行单因素分析，筛选得到基线特征参数。基线特征参数包括性别、住院天数、吸烟、饮酒、失代偿期、淋巴细胞百分比、钙、总胆红素、尿酸、前白蛋白、凝血酶原时间、国际标准化比值等39项指标。根据样本是否发生自发性腹膜炎，将临床指标参数分为两组，发生自发性腹膜炎的为组一，未发生自发性腹膜炎的为组二。对临床指标参数中的计数数据采用率和百分比表示，并通过卡方检验，卡方检验也称χ

A为实际数，T为根据检验假设推断出来的理论数，其获取的特征参数如表1所示。

表1卡方检验的基线特征参数

临床指标参数的计量数据中服从正态分布的数据采用X±S表示，进行t检验。t检验亦称student t检验(Student's t test)，主要用于样本含量较小(例如n<30)，总体标准差σ未知的正态分布。临床指标参数的计量数据中不服从正态分布的数据用中位数和四分位数间距M(Q

表2计量数据的基线特征参数

筛选单元利用基线特征参数构建至少一个分析模型，通过分析模型获取预测参数。预测参数包括前白蛋白、血钙、总胆红素及凝血酶原时间。组一内的预测参数按照7:3的比例分为训练集和内部验证集，将训练集作为输入变量，是否发生自发性腹膜炎作为分析模型的结局变量，构建分析模型。分析模型采用Logistic回归模型，或随机森林模型，或决策树模型，或支持向量机模型，或极限梯度提升模型。对比性能较优的Logistic回归模型和XGBoost模型，结合OR值和gain值发现，前白蛋白、血钙、总胆红素、凝血酶原时间在两个模型中均表现显著。

具体的处理方法为：可采用Logistic回归和XGBoost模型联合运算：

对基线特征参数进行分类，分为高度风险参数和一般风险参数，分类后将基线特征参数输入XGBoost模型。

进行XGBoost模型训练，在训练过程中，对高度风险参数和一般风险参数分别求取概率分布情况，依据概率分布情况设置损失函数权重，具体可依据概率分布情况对风险参数分组，概率分布大的损失函数权重大、概率分布小的损失函数权重小，且高度风险参数的损失函数权重大于一般风险参数的损失函数权重，对高度风险参数和一般风险参数间隔训练，使得模型快速实现对各种样本的预测速度。

最后使用logistic函数将XGBoost模型输出概率化，预防误预测。

采用Logistic回归模型的回归结果如表3所示，采用随机森林模型的分析结果如图3所示，支持向量机模型(XGBoost模型)的指标重要性分析结果如图4所示。

表3 Logistic回归模型结果

预测单元采集待测者的预测参数，将待测者的预测参数输入分析模型，得出是否发生自发性腹膜炎的预测结果。预测模型输出值范围为[0,1]，如果输出值≤0.5，则预测病因类型为非感染性疾病，输出值＞0.5，则预测可能感染自发性腹膜炎。

本发明的一种优选方式中，该风险预测系统还包括模型评估单元，模型评估单元内存储有额度评估参数：灵敏度、特异度、精度及AUC值(ROC曲线下面积)，模型评估单元采集分析模型的对应数据，将采集的数据数值与额定评估参数进行对比，得出对比差值，根据对比差值评估分析模型的预测性能。

如图2所示，本发明还提供一种肝硬化腹水抽取设备，包括上述的风险预测系统、束缚带1和引流器，抽取设备工作时，预测系统一直处于工作状态，保证安全的抽取。

束缚带1的两端分别连接两个卷轴上，束缚带1的端部分别与对应的卷轴焊接，卷轴转动，束缚带1可缠绕在卷轴上。束缚带1可设为一整条带体或两条带体连接而成，设置一整条带体时，束缚带1直接沿患者的头或脚套接在患者的身上，在移动至患者腹部；设置两条带体时，两条带体的一端分别连接对应的卷轴，两条带体的另一端通过卡扣等器件彼此可拆卸连接。卷轴连接有控制其转动的动力源，动力源优选电机，电机的输出轴与卷轴同轴安装。束缚带1与人体接触的侧面上设有压力传感器，压力传感器的输出端电性连接有控制器，控制器的输出端与卷轴的控制端电性连接。

优选，控制器包括比较器，比较器的第一输入端电性连接有压力阈值存储器，比较器的第二输入端与压力传感器的输出端电性连接，比较器的输出端与电机的控制端电性连接。当压力传感器检测的压力信号小于压力阈值存储器内的压力信号时，比较器输出控制信号至电机的控制端，控制电机启动，电机带动卷轴转动而拉紧束缚带1。更优选地，电机侧壁设置有两个控制按钮，控制按钮分别与电机的正转控制端和反正控制端电性连接，利用控制电机转动。

上述的两个卷轴通过连接杆4连接形成放置口3，卷轴外侧设有壳体2，电机可安装在壳体2上，卷轴转动连接在壳体2上，连接杆4设置至少两根，连接杆4的端部分别与壳体2铰接或焊接，连接杆4与壳体2间围成放置口3。引流器可自放置口3穿刺人体进行腹水引流，放置口3处设有阀门，阀门的控制端与风险预测系统的输出端电性连接，优选阀门的侧边设有控制开关，控制开关的输出端与阀门的控制端电性连接，用于手动控制阀门的开闭，使用更加灵活。

引流器包括引流针筒和引流针，引流针筒的侧壁连通有储液盒，引流针筒与储液盒的连通处设有单向往储液盒内导通的第一单向阀，引流针与引流针筒的连通处设有单向往引流针筒内导通的第二单向阀。引流针筒靠近引流针的一端与储液盒的顶部连通，储液盒的位于引流针筒的下方。引流针插入腹腔时，拉动引流针筒上的推杆开始抽取腹水，然后再推动推杆，将引流针筒内飞腹水推送至储液盒中，反复几次，实现腹水抽取。

本发明的一种优选方式中，肝硬化腹水抽取设备还包括警报器(图中未显示)，警报器与风险预测系统的输出端电性连接(如无线连接或有线连接)，警报器设置在束缚带1上，或者远程终端上。警报器可优选用LED灯或蜂鸣器等，用于发出声音信号或光信号，发出的信号简单明了，同时也利于安装、使用。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。