机器学习算法模型预测体外冲击波碎石治疗输尿管结石的疗效

目的 探讨基于机器学习算法构建体外冲击波碎石术(ESWL)治疗输尿管结石疗效的预测模型,比较各种算法模型的预测效果及优劣.方法 纳入接受ESWL治疗的输尿管结石患者1116例.利用患者性别、年龄、身高、体重、病程、临床症状、结石长径和短径等特征因素以及体外冲击波碎石治疗3个月后的清石结局数据,分别构建随机森林(RF)和极致梯度提升树(XGBoost)预测模型,与Logistic回归预测模型相互比较.结果 Logistic回归预测模型对体外冲击波碎石疗效的预测准确率为84.67％,ROC曲线下面积(AUC)为0.70.随机森林和极致梯度提升树预测模型的预测准确率分别为91.76％、98.75％,AUC分别为0.9904和0.9998.三种预测模型结果提示结石部位与结石负荷影响治疗的成功率.结论 机器学习算法的随机森林和极致梯度提升树算法可以极大提高ESWL治疗输尿管结石疗效的预测准确率.