비보상성 심부전 또는 만성폐쇄성폐질환 악화 진단 모델 개발을 위한 머신러닝

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 12709(2023) 이 기사 인용

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심부전(HF)과 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)은 일반 인구에게 가장 큰 악영향을 미치는 두 가지 만성 질환이므로 이들의 보상 부전을 조기에 발견하는 것이 중요한 목표입니다. 그러나 적절한 진단 성능을 달성한 진단 모델은 거의 없습니다. 이 시험의 목적은 생리학적 매개변수를 기반으로 한 기계 학습 기술을 사용하여 보상되지 않은 심부전 또는 COPD 악화의 진단 모델을 개발하는 것이었습니다. 보상되지 않은 심부전 및/또는 COPD 악화로 인해 입원한 총 135명의 환자가 모집되었습니다. 각 환자는 세 가지 평가를 받았습니다. 한 번은 비보상 단계(병원 입원 중)에서, 두 번은 보상 단계(집에서, 퇴원 후 30일)에서 연속적으로 받았습니다. 각 평가에서 심박수(HR)와 산소 포화도(Ox)는 6분 동안 걷는 동안 연속적으로(맥박 산소 측정기를 사용하여) 기록되었으며, 이후 4분의 회복 기간이 있었습니다. 진단 모델을 개발하기 위해 먼저 분류 알고리즘을 통해 HR 및 Ox와 관련된 예측 특성을 선택했습니다. 잠재적인 예측 변수에는 연령, 성별 및 기본 질병(심부전 또는 COPD)이 포함되었습니다. 다음으로, 다양한 기계 학습 기술을 통해 진단 분류 모델(보상 단계와 비보상 단계)을 개발했습니다. 개발된 모델의 진단 성능은 민감도(S), 특이도(E), 정확도(A)에 따라 평가되었습니다. 비대상성 심부전 환자 22명, COPD 악화 환자 25명, 비대상성 심부전 환자 13명의 데이터가 분석에 포함되었습니다. 처음 평가된 HR 및 Ox의 96개 특성 중 19개가 선택되었습니다. 연령, 성별 및 기본 질병은 모델에 더 큰 식별력을 제공하지 않았습니다. S 및 E 값이 80%를 초과하는 기술은 로지스틱 회귀(S: 80.83%, E: 86.25%, A: 83.61%) 및 서포트 벡터 머신(S: 81.67%, E: 85%, A: 82.78%)이었습니다. 기법. 개발된 진단 모델은 보상되지 않은 HF 또는 COPD 악화에 대해 우수한 진단 성능을 달성했습니다. 우리가 아는 한, 이 연구는 COPD 및 HF 환자 모두에게 잠재적으로 적용 가능한 보상 부전의 진단 모델을 보고한 최초의 연구입니다. 그러나 이러한 결과는 예비적인 결과이므로 추가 조사가 확인되어야 합니다.

심부전(HF)과 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)은 일반 인구에게 가장 큰 악영향을 미치는 두 가지 만성 질환입니다1,2,3. 보상부전(HF의 경우) 또는 악화(COPD의 경우)는 자율성과 삶의 질에 영향을 미치고 사망률과 병원 입원 또는 응급 서비스 방문의 필요성을 증가시키기 때문에 특히 중요합니다4,5,6,7. 따라서 이러한 질병의 비보상을 조기에 발견할 수 있는 방법을 개발하는 것이 중요합니다. 그러한 발견을 통해 더 빠른 회복이 가능하고 병원 입원과 같은 주요 개입의 필요성을 피할 수 있기 때문입니다8,9.

두 질병의 조기 보상 부전을 감지하기 위해 현재까지 개발된 방법의 일반적인 접근 방식은 지속적으로 또는 간헐적으로 적용되는 예측 모델 또는 진단 알고리즘을 사용하여 임상 매개 변수의 외래 모니터링을 기반으로 합니다10,11. HF와 관련하여, 비침습적 생리학적 매개변수11를 기반으로 한 알고리즘의 체계적인 검토를 통해 이러한 유형의 알고리즘에 대해 가장 자주 고려되는 생리학적 매개변수가 확인되었습니다: 체액 과부하의 지표인 체중(96%), 혈압(85%), 심박수(HR) (61%), 산소 포화도(Ox)(23%), 심장 박동(17%). 그러나 보상부전을 검출하기 위한 매개변수의 최적 조합은 아직 확립되지 않았으며, 체중은 널리 사용되지만 종종 허위 경보를 생성하고 심장 보상부전을 탐지하는 민감도가 낮습니다. COPD에서는 HF와 달리 가장 일반적으로 고려되는 생리학적 지표는 Ox 및 HR10과 폐 기능 검사(폐활량 측정)입니다. 여러 연구12,13,14에서는 COPD 악화로 이어지는 며칠 동안 이러한 매개변수의 차이를 계산했습니다. 따라서 Ox의 경우 기준선에서 1~2점 또는 1~1.24 표준 편차(SD)가 감소한 것으로 보고되었으며, HR의 경우 기준선에서 분당 5~7박자 또는 3SD의 상승이 보고되었습니다. 두 조건에 대해 앞서 언급한 매개변수 중에서 우리는 Ox와 HR이 현재 환자의 일상 생활 중에 비파괴적 기술 장치를 통해 원격으로 안정적으로 모니터링할 수 있는 생리적 매개변수이기 때문에 강조했습니다.