机器学习揭示炎症性肠病患者临终前共病模式：一项基于人群的队列研究

《Communications Medicine》：Machine learning identifies clusters of multimorbidity among decedents with inflammatory bowel disease

　　本研究针对炎症性肠病(IBD)患者多病共存现象，利用健康管理数据构建回顾性匹配队列，采用无监督机器学习方法识别出三种稳定的共病聚类模式。研究揭示了IBD患者较匹配对照具有更高的复杂共病负担(42% vs 34%患有8+种疾病)，为制定个性化综合治疗方案提供了重要循证依据。

　　

在加拿大这个全球炎症性肠病(IBD)发病率最高的国家之一，约每91人中就有1人深受这种慢性炎症性肠道疾病的困扰。随着治疗手段的进步，IBD患者寿命显著延长，但随之而来的是一个被长期忽视的严峻问题——多病共存(multimorbidity)现象。当患者同时面临两种或以上慢性疾病时，传统的单病种诊疗模式往往显得力不从心，医疗系统面临着如何提供整体性、以患者为中心的护理的巨大挑战。

目前，虽然IBD与个别共病的关系已有研究，但缺乏对整个生命周期内多病共存模式的系统探索。特别是在生命终点阶段，IBD患者会经历怎样的疾病累积轨迹？是否存在特定的共病聚类模式？这些问题对优化医疗资源配置、制定个性化治疗方案至关重要。

为解决这一知识空白，由Gemma Postill领衔的研究团队在《Communications Medicine》上发表了突破性研究。团队利用安大略省1991-2020年的健康管理数据，构建了包含9278名IBD死亡患者和46389名匹配非IBD对照的回顾性队列，创新性地将机器学习技术应用于共病模式识别。

研究的关键技术方法包括：基于共识聚类(consensus clustering)的无监督机器学习算法，通过K均值(K-Means)聚类分析识别疾病模式；采用多种验证策略（包括保留验证集、性别分层分析和XGBoost监督学习验证）确保结果稳健性；利用统一流形近似与投影(UMAP)进行降维可视化；通过标准化差异(standardized difference)进行组间比较，避免了大样本量下P值误导的问题。

IBD患者共病负担显著加重

研究结果显示，IBD死亡患者的多病负担明显高于匹配对照。98%的IBD患者临终前患有2种以上慢性疾病，42%患有8种以上疾病，而对照组的这一比例仅为34%。在医疗资源利用方面，82%的IBD患者属于"极高 morbidity"类别，显著高于对照组的72%。具体疾病分布上，IBD患者骨关节炎和其他关节炎(77%)、高血压(73%)、情绪障碍(69%)、肾功能衰竭(50%)和癌症(46%)的患病率尤为突出。

疾病累积轨迹呈现特征性模式

对疾病发展顺序的分析揭示了重要规律：64%的IBD患者将IBD作为前三种诊断疾病之一，在1960年后出生的人群中这一比例高达82%。与对照组相比，IBD患者特有的疾病累积轨迹在临终前20年尤为明显，平均患病人数呈快速上升趋势。

三种稳定共病聚类模式的发现

通过创新的机器学习方法，研究团队识别出三种稳定的共病聚类模式：

α聚类以骨关节炎和其他关节炎(90%)、高血压(89%)、情绪障碍(84%)和其他精神健康障碍(62%)为特征，女性比例较高(59.7%)，中位死亡年龄79岁。

β聚类以癌症高患病率(55%)和低共病负担为特点，过早死亡率高达76.2%，中位死亡年龄仅63岁，提示该群体可能存在特殊的临床表型或医疗接触障碍。

γ聚类以情绪障碍(86%)和心血管疾病集群为特征，包括慢性冠状动脉综合征(95%)、高血压(93%)、心肌梗死(79%)等，中位死亡年龄82岁，医疗资源利用强度最大。

聚类模式的稳健性验证

研究通过三重验证策略证实了聚类结果的可靠性：在保留验证集中成功复现相同模式；性别分层分析显示聚类在男性和女性群体中均保持稳定；XGBoost监督学习模型对聚类成员预测准确率高达98%，证明聚类非随机产生。

这项研究首次在人群水平上系统描绘了IBD患者临终前的多病共存全景图，其重要意义体现在多个层面。临床实践方面，三种共病聚类模式的识别为制定针对性诊疗方案提供了框架，特别是β聚类中发现的年轻死亡群体提示需要重点关注癌症筛查和早期干预。医疗系统层面，研究结果支持建立整合多学科的门诊路径(MOP)，突破传统单病种诊疗模式的局限。

研究创新性地将疾病诊断年龄纳入聚类分析，捕捉了疾病发展的时序特征，为理解共病发生机制提供了新视角。发现的共病模式可能与IBD的肠外表现(EIM)、药物治疗副作用或共同的炎症通路有关，如关节炎与系统性炎症、肾功能衰竭与药物肾毒性、情绪障碍与慢性疼痛和细胞因子作用等方面的关联。

然而，研究也存在一定局限性：仅关注死亡群体可能无法完全代表存活IBD患者的共病模式；1991年之前的健康数据缺失可能低估某些慢性疾病的累积负担；疾病定义的二元性无法捕捉严重程度和疾病活动度的变化。

这项研究为IBD共病管理提供了重要的循证基础，强调需要超越单一疾病框架，转向以患者整体健康为中心的诊疗模式。未来研究应深入探索各聚类群体的病因机制，评估针对性干预措施的效果，最终实现真正个性化的IBD综合护理。