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自建模型与经典模型在肝硬化患者预后及食管静脉曲张再出血风险预测中的价值剖析

一、引言

1.1研究背景

肝硬化是一种由多种病因长期或反复作用导致的弥漫性肝损害，在全球范围内都严重威胁着人类的健康。据统计，肝硬化居全球常见致死病因第11位，年死亡人数高达100万例，男性多于女性。我国是肝病大国，肝病患者人数约有3亿例，肝硬化死亡人数占全球肝硬化死亡人数的11%，是肝硬化全球疾病负担最重的国家。现阶段，我国肝硬化病因仍以乙型肝炎病毒（HBV）感染为主，占比71.15%，但随着国内乙型肝炎疫苗的普遍接种和抗病毒药物的广泛使用，乙型肝炎肝硬化患者逐渐减少，而非病毒性肝硬化逐年增加，其中酒精性肝病已成为肝硬化的第2大病因，占比11.27%，代谢相关脂肪性肝病导致的肝硬化也在快速增长。

肝硬化患者常伴有多种严重并发症，食管静脉曲张破裂出血（EVB）便是其中极为凶险的一种。由于肝硬化引发门静脉高压，导致食管静脉曲张，这些曲张静脉壁薄且脆弱，极易破裂出血。一旦发生出血，病情往往危急，出血量大且难以控制，可在短时间内导致患者休克甚至死亡。即使经过积极治疗，仍有很高的再出血风险，严重影响患者的预后和生存质量。研究表明，肝硬化患者首次发生食管静脉曲张破裂出血后的1年内，再出血的发生率可高达60%，且每次再出血都会显著增加患者的死亡风险。

准确预测肝硬化患者的预后及食管静脉曲张再出血风险，对临床治疗方案的制定具有至关重要的指导意义。对于预后不良风险高及再出血风险大的患者，医生可及时采取更积极的治疗措施，如预防性使用非选择性β-受体阻滞剂、内镜下治疗、经颈静脉肝内门体分流术（TIPS）等，以降低再出血的发生率和死亡率；而对于风险较低的患者，则可避免过度治疗，减少医疗资源的浪费和患者不必要的痛苦。传统的经典模型，如Child-Pugh分级（CP分级）、终末期肝病模型（MELD）评分等，已被广泛应用于肝硬化患者的预后预测和食管静脉曲张再出血风险的评估中。然而，这些模型仅考虑了少量的疾病特征和生理指标，难以全面反映患者复杂的疾病情况。此外，它们的有效性在不同地区和人群之间存在差异，限制了其临床应用。

随着医疗技术和医疗保健水平的提高，大量的医疗数据被数字化并存储在电子病历系统中，为构建更精准的预测模型提供了可能。机器学习算法能够对海量数据进行深度分析和挖掘，提取出有价值的信息，从而更全面地考虑患者的疾病特征、生理指标以及其他潜在影响因素，有望提高预测的准确性。因此，发展一种基于机器学习的自建模型，用于预测肝硬化患者预后及食管静脉曲张再出血风险，具有重要的临床意义和研究价值。

1.2研究目的

本研究旨在深入对比自建模型与经典模型在预测肝硬化患者预后及食管静脉曲张再出血风险方面的价值。具体而言，通过收集和分析大量肝硬化患者的临床数据，运用机器学习算法构建自建模型，并与传统的经典模型，如Child-Pugh分级、终末期肝病模型评分等进行全面比较。从预测的准确性、稳定性以及对不同特征患者的适应性等多个维度，评估各模型的性能，明确自建模型是否能够在现有经典模型的基础上，更精准地预测肝硬化患者的预后及食管静脉曲张再出血风险。

此外，本研究还希望通过此次对比分析，探索机器学习算法在肝硬化研究领域的应用潜力。研究机器学习算法如何从海量且复杂的医疗数据中挖掘出有价值的信息，以及如何利用这些信息提升预测模型的性能。期望通过本研究，为临床医生提供更准确、更有效的预测工具，帮助其制定更合理的治疗方案，改善肝硬化患者的预后，降低食管静脉曲张再出血的发生率和死亡率，同时也为机器学习技术在肝病领域的进一步应用和发展提供理论支持和实践经验。

1.3研究意义

本研究通过对比自建模型与经典模型在预测肝硬化患者预后及食管静脉曲张再出血风险方面的价值，在临床实践和医学研究领域均具有重要意义。

在临床治疗指导方面，若自建模型被证明具有更高的预测准确性和稳定性，它将为临床医生提供更有力的决策支持。医生能够依据更精准的预测结果，为肝硬化患者制定个性化的治疗方案。对于预测显示预后不良风险高和食管静脉曲张再出血风险大的患者，医生可提前采取更具针对性的预防措施，如加强监测频率、早期进行内镜下治疗或选择更积极的药物预防方案等，从而有效降低再出血事件的发生概率，改善患者的生存状况。而对于风险较低的患者，可避免过度医疗，减少不必要的检查和治疗，减轻患者的经济负担和身体痛苦。

从医疗资源利用的角度来看，准确的预测模型有助于优化医疗资源的分配。医疗资源有限，通过精准预测，可以将有限的资源集中投入到真正需要的患者身上。例如，对于高风险患者，可分配更多的医疗资源用于密切监测和积极治疗；而对于低风险患者，则可以适当减少医疗资源的投入，使医疗资源得到更合理、高