机器学习助力 HELLP 综合征精准诊断：开启孕期健康新征程

为解决 HELLP 综合征诊断难题，研究人员开展预测模型研究，发现 ML 算法有效，意义重大。

　　

HELLP 综合征诊断困境催生机器学习探索之旅

在女性孕期的健康风险中，HELLP 综合征犹如一颗隐藏的 “定时炸弹”，令人担忧。它首次于 1982 年被报道，是一种罕见且发病突然的并发症，主要表现为溶血（Hemolysis）、肝酶升高（Elevated Liver Enzymes）和血小板计数降低（Low Platelet Count）这三大症状，全球约 0.2 - 0.6% 的妊娠会受其影响。由于目前其病因和发病机制尚未完全明晰，将它与其他妊娠相关疾病区分开来极为困难。而且一旦诊断延迟，治疗也会跟着滞后，这不仅给疾病管理带来巨大挑战，还可能引发一系列严重后果，像血管内凝血、胎盘早剥、肺水肿、视网膜脱离，甚至导致母婴死亡。因此，及时准确地诊断 HELLP 综合征对保障母婴生命安全至关重要。

过往的相关研究存在诸多局限，样本量有限，对患者不良预后的预测因素也缺乏全面的探究。尽管一些算法尝试利用孕妇早期的生化和临床变化来预测妊娠中毒，但至今仍未找到能精准预测 HELLP 综合征的有效算法。鉴于此，来自伊朗德黑兰的研究人员决心开启一场探索之旅，利用数据挖掘技术开发预测 HELLP 综合征的模型，为临床诊断提供新的有力武器。该研究成果发表在《BMC Medical Informatics and Decision Making》杂志上。

多技术融合：解锁数据密码的 “钥匙”

为了攻克 HELLP 综合征诊断难题，研究人员精心设计了一套研究方案。首先，通过全面的文献回顾和专家访谈确定数据元素。他们借助多个电子数据库，如科学信息数据库（SID）、PubMed、Scopus、Web of Science、Medline 和 Google Scholar 搜索引擎，广泛查阅相关资料，再结合与产科专家的面对面访谈，最终确定了 21 个用于研究的变量。

接着，研究人员收集了伊朗德黑兰 Shohadaye Tajrish 医院 2010 - 2021 年 384 名孕妇的记录，这些数据涵盖了孕妇的人口统计学信息、病史、检查结果等多方面内容。由于收集到的数据集存在类别不平衡的问题，研究人员采用合成少数过采样技术（SMOTE）对数据进行预处理，使数据集更加均衡，为后续分析奠定基础。

最后，研究人员运用 Python 编程语言，对 9 种机器学习（ML）算法进行研究和比较。这些算法包括基于网络的算法（多层感知器 MLP 和深度学习 DL）、集成算法（随机森林 RF、XGBoost 和 AdaBoost）以及经典算法（决策树 DT、支持向量机 SVM、逻辑回归 LR 和 K 近邻 KNN）。他们使用留出法（将数据集分为 70% 的训练集和 30% 的测试集）和 k 折交叉验证法（k = 5 和 k = 10）对模型进行验证，通过计算准确率、精确率、灵敏度、F1 分数和 AUC 等评估指标，筛选出最佳算法。

研究结果：机器学习算法表现卓越，关键因素浮出水面

经过一系列严谨的研究分析，研究人员收获了许多重要成果。在模型性能方面，不同算法在不同验证方法下各有表现。在留出交叉验证法中，MLP 算法表现最佳，F1 分数达到 0.994；在 5 折和 10 折交叉验证法中，DL 算法脱颖而出，F1 分数分别为 0.989 和 0.993。此外，KNN、RF、AdaBoost、XGBoost 和 LR 在所有三种评估场景下，F1 分数均超过 0.95，而 SVM 的 F1 分数约为 0.90，DT 的 F1 分数最低，低于 0.90。这表明除 DT 外，其他算法在预测 HELLP 综合征方面都具有较高的可靠性。

在影响诊断的关键因素分析中，研究发现血小板计数、孕周和丙氨酸转氨酶（ALT）等变量在诊断 HELLP 综合征中最为重要。在基线特征里，孕周的重要性位居前列，其次是母亲年龄；而双胞胎、流产次数等因素对预测模型影响较小。临床特征方面，恶心和舒张压对建模影响显著，头痛、上腹痛和收缩压则影响不大。生物标志物特征中，血小板是最重要的因素，此外，天冬氨酸转氨酶（AST）、空腹血糖（FBS）、直接胆红素（Bili D）、肌酐（CR）、乳酸脱氢酶（LDH）和总胆红素（Bili T）等也有重要影响，只有 ALT 对建模无明显影响。总体而言，生物标志物特征在诊断疾病方面比其他类别特征更为有效。

研究结论与意义：为临床诊断点亮新希望

这项研究意义非凡。它成功表明 ML 算法可有效用于开发 HELLP 综合征诊断模型，多种算法在不同验证方法下都展现出较高的性能，为临床诊断提供了多种可靠的选择。确定了影响 HELLP 综合征诊断的关键因素，有助于医生更有针对性地关注相关指标，提高诊断的准确性和及时性。

不过，研究也存在一定局限性，如 HELLP 综合征样本数量有限，数据获取受到疫情影响等。未来，还需开展更大规模的研究，进一步验证研究结果的有效性和普遍性；深入研究 HELLP 综合征与子痫前期、子痫等其他妊娠相关疾病的鉴别诊断；运用聚类机器学习方法和可解释的 DL 模型，挖掘更多潜在信息，为改善孕妇护理质量、保障母婴健康提供更坚实的理论和技术支持。相信随着研究的不断深入，我们对 HELLP 综合征的认识和应对能力将不断提升，为广大孕妇的健康保驾护航。