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成果名称：中国育龄期女性袖式胃切除术后12个月新发缺铁性贫血的机器学习预测模型
发表期刊：《营养素》[Nutrients，IF（2022）：5.9]
通讯作者：包玉倩 于浩泳
第一作者：潘云晖
主要作者单位：上海交通大学医学院附属第六人民医院
缺铁性贫血（IDA）是育龄期肥胖女性代谢手术后面临的最常见的营养相关性并发症，发病率可高达40%～60%，而目前尚无代谢术后育龄期女性IDA的预测模型。
上海交通大学医学院附属第六人民医院于浩泳教授和包玉倩教授团队利用机器学习技术，在已有的涉及代谢手术后IDA发病风险因素的研究基础之上，筛选出合适的预测因素并建立相应预测模型，有望为临床医师决定是否采取补铁措施提供了指导。
育龄期女性是接受减重代谢手术的“主力军”，比例约超过50%，也是铁缺乏及缺铁性贫血（IDA）的高发人群。研究显示，约60%的育龄期女性会在术后2年内发生IDA。因此，在该人群中早期预测IDA的发生可为提早干预提供帮助。
机器学习是人工智能的一个分支学科，目前在临床医学领域得到广泛应用。鉴于目前尚无减重代谢术后育龄期女性IDA的预测模型，上海交通大学医学院附属第六人民医院于浩泳教授和包玉倩教授团队开发了一种可预测育龄期女性袖式胃切除术后1年新发IDA的机器学习模型。
研究共纳入407例接受袖状胃手术治疗并完成术后1年随访的肥胖育龄期且术前无贫血的女性患者，使用“pmsamplesize”包计算建模所需样本量后以7:3的比例划分为训练集与验证集。使用随机森林算法基于变量的重要性排序进行特征选择，将重要性最高的5个变量纳入线性支持向量机（SVM）算法的建模过程。
研究结果显示，基线时血清铁蛋白、年龄、血红蛋白、血肌酐与空腹C-肽水平是预测术后新发IDA的5个重要指标。随后，以线性SVM算法使用这些指标建立了预测模型。将该模型用于包括122例患者的验证集中，以ROC曲线评估该模型预测育龄期女性袖状胃术后新发IDA的区分度，AUC值可达0.799（95%CI 0.689～0.910）。同时，拟合曲线图像较为接近代表理想状态的对角线，提示该模型的拟合度尚可，新发IDA的实际情况与模型的预测情况间具有较好的一致性。决策曲线分析表明该模型具有良好的临床净收益。
基于上述结果，该模型在验证集中的性能表现较好。临床医师可根据预测概率在术前或手术后立即采取补铁干预措施，预防术后IDA发生。
该研究针对目前代谢手术术后管理的“痛点问题”，使用新兴的机器学习技术方法，在充分复习既往文献的基础上开发代谢术后育龄期女性IDA的预测模型，具有较好的实用性和创新性。最后还将涉及到模型参数转化为APP应用程序方便计算IDA发生概率，形成了从临床问题到临床探索再到临床转化的科研闭环。
这一成果可以使临床医生简便直观地计算出患者袖状胃术后1年IDA的新发概率，为与患者术前进行充分的术前沟通提供参考；帮助减重代谢手术的多学科管理团队识别术后容易新发IDA的患者，从而制定个体化的术后管理方案；对于判别出术后易发生IDA的高风险患者后，也可尽早采取术前干预治疗纠正IDA相关风险因素，由此降低术后IDA的发生风险。
包玉倩
主任医师、教授、博士生导师，上海市领军人才、优秀学科带头人，现任上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科主任，兼任中华预防医学会糖尿病预防与控制专业委员会副主任委员、中华医学会糖尿病学分会常务委员、上海市医师协会内科医师分会会长。主要从事肥胖、糖尿病及代谢综合征的临床研究，获得国家科技进步奖、中华医学科技奖、上海市科技进步奖等奖励。
于浩泳
主任医师、硕士生导师，目前为上海市医学会糖尿病专科分会第七届青年委员会委员，主要从事肥胖、糖尿病及代谢综合征的临床研究，获得中华医学科技奖、上海市科技进步奖等奖励。
潘云晖
博士研究生，就读于上海交通大学医学院附属第六人民医院。2016年起在上海交通大学医学院附属第六人民医院学习及工作，现为上海交通大学医学院附属第六人民医院内分泌代谢科博士研究生，主要研究方向为减重代谢手术的临床研究，参与多项课题，研究成果以第一作者发表于Nutrients、Obes Surg等期刊。
本学科团队是国内较早开展糖尿病基础和临床研究的单位，是我国糖尿病分子病因学的发源地之一，亦是我国糖尿病及其相关疾病研究领域成果最多、内容最丰富的单位，是公认的国内著名、国际知名的糖尿病研究、诊治中心。学科在项坤三院士和贾伟平院士的领导下，针对我国内分泌代谢病的特点，在发病机制、流行病学、诊断与治疗、监测、管理模式等方面开展了系统性研究。学科在中国医院科技量值（STEM）内分泌与代谢病学的五年总科技量值排名位列第二。
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