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在當(dāng)前的臨床實踐中，絕經(jīng)后子宮內(nèi)膜的疾病管理，特別是無癥狀的絕經(jīng)后子宮內(nèi)膜增厚的疾病管理仍不理想，導(dǎo)致部分女性在絕經(jīng)后進行了非必要的宮腔鏡手術(shù)和診斷性刮宮，這給她們帶來了生理和心理的雙重負擔(dān)。近年來，絕經(jīng)后子宮內(nèi)膜疾病發(fā)病率逐年攀升，且患者群體呈現(xiàn)出年輕化的趨勢，給臨床診療帶來了更大的挑戰(zhàn)。

近日，由北京大學(xué)人民醫(yī)院祝洪瀾教授團隊（其他主要成員：賴晉）和北京大學(xué)重慶大數(shù)據(jù)研究院周曉華教授團隊（其他主要成員：黃新霆、饒博）聯(lián)合撰寫的科研論文Postmenopausal endometrial non-benign lesion risk classification through a clinical parameter-based machine learning model在SCI期刊Computers in Biology and Medicine（影響因子7.7）發(fā)表。

北京大學(xué)人民醫(yī)院祝洪瀾教授團隊擁有豐富的婦產(chǎn)科臨床經(jīng)驗，一直致力于深入研究絕經(jīng)后女性子宮內(nèi)膜病變的影響因素與發(fā)病機理。在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究方法以外，祝洪瀾教授團隊與周曉華教授團隊合作，基于收集的大量絕經(jīng)后女性子宮內(nèi)膜病變的數(shù)據(jù)與診療記錄，探求運用大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，挖掘真實世界臨床數(shù)據(jù)中隱含的醫(yī)學(xué)規(guī)律。

北京大學(xué)人民醫(yī)院為本研究提供了醫(yī)學(xué)知識支持和數(shù)據(jù)支撐。該團隊根據(jù)多年臨床經(jīng)驗與醫(yī)學(xué)文獻挑選潛在因素，采集了覆蓋2010年1月到2022年10月間的1000例符合納入標(biāo)準(zhǔn)的回顧性臨床病例，作為因素分析、模型訓(xùn)練與驗證的數(shù)據(jù)集。同時，采集了152例符合納入標(biāo)準(zhǔn)的前瞻性臨床病例數(shù)據(jù)，作為模型評估與對比的高質(zhì)量測試集。

北京大學(xué)重慶大數(shù)據(jù)研究院發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢，承擔(dān)本研究的數(shù)據(jù)處理和分析工作。該團隊完成了全流程的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)填補、模型建模與訓(xùn)練、模型對比分析，最終共得到57個特征變量、5種機器學(xué)習(xí)模型及其集成模型。其中，表現(xiàn)最優(yōu)的隨機森林模型在測試集上得到的敏感度為88.1%，AUC值為0.93。

本研究構(gòu)建了多個機器學(xué)習(xí)模型及其集成模型，為醫(yī)院提供了用于識別絕經(jīng)后子宮內(nèi)膜非良性病變風(fēng)險較高患者的新方法，幫助醫(yī)院開展定制化的篩查和臨床干預(yù)。