背景 缺血性脑卒中(IS)起病急,治疗时间窗窄,治疗效果的影响因素复杂,患者自身情况各异,因此治疗方式、给药种类、给药剂量、给药方式均会影响患者的溶栓效果.既往研究常利用统计方法分析溶栓效果的影响因素,人工智能算法在该方面的临床应用尚少见.目的 基于真实世界的数据,建立IS患者从一般特征、药物治疗方式到恢复效果的人工智能算法模型,实现个体化溶栓药物精准治疗,为临床用药决策提供数据支持.方法 采用回顾性研究方式,从大连医科大学附属第二医院医渡云科研大数据服务器系统提取本院确诊为IS患者(n=55621)的临床信息,时间为2001-01-01至2021-12-31.依据纳入标准共筛选出信息完整的IS患者1855例,依据每位患者入院与出院时美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分差值评价患者溶栓效果,并将患者分为神经功能改善组(差值≥4分,n=1236)和对照组(差值<4分,n=619).经3位神经内科高级职称专家背对背推荐,并结合查阅的IS诊治指南及文献,整理可能与IS发作后溶栓效果相关的影响因素,归类为患者一般特征、用药指标、检查指标、检验指标、治疗方式5类.首先进行影响因素的单因素筛选,再利用主成分分析法对影响因素做降维处理.构建Logistic回归模型、支持向量机(SVM)、C5.0决策树、分类回归树(CART)、深度神经网
作者：沈惠文；林永忠；陈淑良；张立红；马春野；马得原；张策
来源：中国全科医学 2023 年 26卷 17期
