可解释的机器学习模型对食管异物患者发生穿孔风险的预测价值

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-6880.2022.06.005

目的

利用可解释的人工智能方法研制一种算法，用于预测食管异物患者发生穿孔的风险。

方法

收集浙江大学医学院附属第一医院2013年1月至2018年6月期间食管异物患者的临床数据。将427例食管异物患者分为训练组（298例）和验证组（129例），使用随机森林（RF）进行特征降维。使用7种机器学习方法来建立模型，包括极端梯度提升法（XGBoost）、RF、Logistic回归（LR）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树（DT）和贝叶斯优化后的极端梯度提升法（BSXGBoost）。根据曲线下面积（AUC）选择最佳模型。使用决策曲线评估临床收益。采用沙普利加和解释（SHAP）方法来解释最佳模型。

结果

BSXGBoost模型取得了最佳性能（AUC=0.837）。决策曲线显示，BSXGBoost模型的阈值概率在0.040至0.649（或0.69至0.85）时，其净收益优于其他模型。SHAP分析显示，主轴长度、嵌顿持续时间、年龄和主轴长度与小轴长度之比是对BSXGBoost模型贡献最大的4个变量。此外，SHAP力图展示构建的模型是如何将穿孔结局的个体化预测可视化的。

结论

BSXGBoost模型对预测食管异物患者发生穿孔的风险有较高价值，SHAP方法可以提高机器学习模型的可解释性，帮助临床医生更好地理解结果背后的原因。

关键词: 食管异物, 机器学习, 穿孔, 沙普利加和解释

图1 随机森林模型的重要性矩阵图注：Lmax.主轴长度；Lmin.小轴长度；该图描述了每个协变量（指标）在建立随机森林模型中的重要性

表1 训练集和验证集食管异物患者组间基线临床特征的比较[M（P₂₅，P₇₅）]

组别		例数	年龄[岁， ± s或M（P₂₅，P₇₅）]	男/女（例）	嵌顿持续时间（h）	到门牙距离（cm）	Lmax（cm）	Lmin（cm）	Lmax/Lmin	纺锤形[（例）%]
训练集
	穿孔组	60	63 ± 16	32/28	24.0（4.8，48.0）	20（17，24）	26（20，30）	6（4，9）	3.9（2.3，6.0）	18（30.00）
	无穿孔组	238	51 ± 17^a	94/144	4.0（2.0，12.0）^a	19（16，23）	20（16，25）^a	8（4，15）	2.6（1.5，4.7）^a	33（13.87）^a
验证集
	穿孔组	26	62（53，70）	12/14	24.0（7.5，46.0）	20（16，24）	26（23，30）	5（3，12）	4.8（3.1，8.3）	3（11.54）
	无穿孔组	103	46（35，60）^a	45/58	4.0（2.0，12.0）^a	19（16，22）	19（16，24）^a	6（3，15）	2.8（1.4，4.2）^a	12（11.65）

表1 训练集和验证集食管异物患者组间基线临床特征的比较[M（P₂₅，P₇₅）]

组别		例数	年龄[岁， ± s或M（P₂₅，P₇₅）]	男/女（例）	嵌顿持续时间（h）	到门牙距离（cm）	Lmax（cm）	Lmin（cm）	Lmax/Lmin	纺锤形[（例）%]
训练集
	穿孔组	60	63 ± 16	32/28	24.0（4.8，48.0）	20（17，24）	26（20，30）	6（4，9）	3.9（2.3，6.0）	18（30.00）
	无穿孔组	238	51 ± 17^a	94/144	4.0（2.0，12.0）^a	19（16，23）	20（16，25）^a	8（4，15）	2.6（1.5，4.7）^a	33（13.87）^a
验证集
	穿孔组	26	62（53，70）	12/14	24.0（7.5，46.0）	20（16，24）	26（23，30）	5（3，12）	4.8（3.1，8.3）	3（11.54）
	无穿孔组	103	46（35，60）^a	45/58	4.0（2.0，12.0）^a	19（16，22）	19（16，24）^a	6（3，15）	2.8（1.4，4.2）^a	12（11.65）

图2 基于ROC曲线对7种机器学习算法的评价注：ROC.受试者工作特征；RF.随机森林；SVM.支持向量机；DT.决策树；KNN. K近邻；LR. Logistic回归；XGBoost.极端梯度提升法；BSXGBoost.贝叶斯优化后的极端梯度提升法

图3 7个模型的决策曲线分析注：BSXGBoost.贝叶斯优化后的极端梯度提升法；DT.决策树；LR. Logistic回归；RF.随机森林；KNN. K近邻；SVM.支持向量机；XGBoost.极端梯度提升法；该图绘制了不同阈值概率下的净收益

图4 以平均绝对SHAP值来衡量SHAP特征的重要性注：SHAP.沙普利加和解释；Lmax.主轴长度；Lmin.小轴长度

图5 BSXGBoost模型的7个特征SHAP总结图注：BSXGBoost.贝叶斯优化后的极端梯度提升法；SHAP.沙普利加和解释；Lmax.主轴长度；Lmin.小轴长度；一个特征的SHAP值越高，发生不良事件的概率就越高；为每个患者的每个特征归属值创建一个点（即在每一个特征的直线上为患者分配一个点），这些点根据患者的特征值进行着色，并垂直累积以描述密度；红色代表较高的特征值；蓝色代表较低的特征值

图6 采用随机选择的有穿孔样本解释模型预测结果的力图注：Lmax.主轴长度；Lmin.小轴长度；X轴上的数字为SHAP值，蓝色代表该特征对预测有负向影响（箭头朝左，SHAP值减少），红色代表该特征对预测有正向影响（箭头朝右，SHAP值增加）；该病例主轴长度为45 cm产生的正向影响最大，嵌塞持续时间为6 h会产生负向影响，最终得到该样本的SHAP值是-0.31

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Predictive value of interpretable machine learning models for the risk of perforation in patients with esophageal foreign bodies

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