通讯作者: 吴天星, tianxingwu@seu.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202404.00021

Deep confidence network-based prediction of microvascular complications in type 2 diabetes mellitus

• 摘要：目的：糖尿病微血管并发症起病隐匿易被忽视，从而引起不可逆的实质性损害，因此，糖尿病微血管病变早期筛查和预测具有重要意义。方法：以某三甲医院10年间真实世界数据为资料，将检验检查结果、病历文书等纳入考量，构建基于粒子群算法优化深度置信网络的2型糖尿病微血管并发症预测模型(PSO-DBN)。结果：PSO-DBN模型预测结果能够实现糖尿病微血管并发症预测，性能优于RF、SVM基准模型，一定程度上提升了真实世界数据下的2型糖尿病微血管并发症分类预测性能，为真实世界数据疾病预测模型研究提供借鉴。

  关键词： 2型糖尿病；微血管并发症；疾病预测模型；临床数据处理；真实世界数据; ; ; ; 

   

  Abstract: OBJECTIVE: Diabetic microvascular complications have an insidious onset and are easily overlooked, thus causing irreversible and substantial damage; therefore, early screening and prediction of diabetic microvascular lesions are of great significance. METHODS: Using real-world data from a tertiary hospital over a period of 10 years, we constructed a particle swarm algorithm optimized deep confidence network-based prediction model for microvascular complications in type 2 diabetes mellitus (PSO-DBN) by taking test results and medical record documents into consideration. RESULTS: The PSO-DBN model prediction results can realize the prediction of diabetic microvascular complications, and the performance is better than that of RF and SVM benchmark models, which improves the performance of microvascular complications classification prediction of type 2 diabetes mellitus under the real-world data to a certain extent, and provides reference for the research of disease prediction model of real-world data.

  Key words: type 2 diabetes; microvascular complications; disease prediction models; clinical data processing; real-world data

  提交时间：2024-04-11

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