基于机器学习的多尺度生物标志物分析提升先兆子痫风险评估与早期诊断精准性

《Polymer Testing》：Poroviscoelastic characterization of polyacrylamide–alginate hydrogels across a broad range of length scales using torsional and depth sensing indentation tests.

本文系统评估了CatBoost、RF、LightGBM和XGBoost等机器学习算法在先兆子痫（pre-eclampsia）风险预测中的应用。研究通过对11,006例临床数据的分析，发现CatBoost模型凭借92.12%的准确率（10折交叉验证）显著优化了尿液/血清生物标志物（如Urine_AC、CR_SE）的联合诊断效能，为开发非侵入性实时风险评估工具提供了算法支持。

　　

数据来源

本研究使用的数据集包含2005年至2017年间在韩国首尔延世大学医疗中心（Severance Hospital和Gangnam Severance Hospital）进行产前检查的11,006名孕妇的临床资料。该公开数据集涵盖先兆子痫诊断的关键特征，包括总蛋白、舒张压/收缩压、尿白蛋白-肌酐比值（Urine_AC）、血清肌酐（CR_SE）等指标。

机器学习方法

随机森林（RF）通过构建多棵决策树并采用多数投票机制进行分类，其随机化特征选择机制能有效处理高维数据和异常值。极限梯度提升（XGBoost）作为梯度提升算法的高效实现，通过顺序构建决策树优化损失函数，并引入正则化策略控制过拟合。轻量梯度提升机（LightGBM）采用基于梯度的单边采样技术提升计算效率，而CatBoost则通过有序提升算法有效处理类别型特征。

结果分析

图1展示了十折交叉验证下各分类器的性能对比。CatBoost在多数折叠中表现最优，准确率区间为0.9177-0.9268；随机森林（RF）紧随其后（0.9152-0.9230）；XGBoost准确率范围为0.9064-0.9172，而LightGBM表现相对较弱（0.8963-0.9055）。深色标注的CatBoost和RF曲线凸显了其稳定且卓越的性能。

讨论

作为一种高危妊娠期高血压疾病，先兆子痫对母婴健康构成严重威胁。本研究通过机器学习算法对尿液与血清生物标志物的联合分析表明，CatBoost模型在保持高灵敏度（sensitivity）的同时，对尿肌酐（creatinine）、尿白蛋白/肌酐比值（ACR）等关键指标展现出卓越的特征识别能力。这种数据驱动的方法为资源受限地区开展无创动态监测提供了新思路。

结论

尽管医疗技术不断进步，但针对无症状先兆子痫患者的风险预测仍是临床难点。本研究证实尿液生物标志物（如肌酐、白蛋白/肌酐比值）与血清指标（如sFlt-1、PlGF）的机器学习整合分析，能显著提升早期诊断特异性。未来通过优化特征工程与算法融合，可进一步推动便携式生物传感器（biosensor）在妊娠健康管理中的落地应用。