基于大语言模型的社会决定因素量化分析揭示肝移植决策差异机制

《npj Digital Medicine》：A large language model-based approach to quantifying the effects of social determinants in liver transplant decisions

　　【编辑推荐】为破解社会决定因素（SDOH）对肝移植（LT）决策的影响机制，研究团队开发了基于GPT-4-Turbo的大语言模型（LLM）框架，从4331例患者心理社会评估笔记中提取23维SDOH特征。研究发现心理社会风险与SDOH因素可解释亚裔患者42.6%的移植名单差异，预测模型AUC提升至0.717，为优化移植公平性提供量化依据。

　　

在器官移植领域，肝移植（LT）的分配决策始终面临医学需求与社会公平的平衡难题。虽然终末期肝病模型（MELD）评分系统为医疗紧迫性提供了标准化衡量标准，但移植决策过程中包含的大量心理社会评估——如物质使用史、社会支持系统等关键因素——往往以非结构化临床笔记形式存在，导致这些社会决定因素（SDOH）对移植可及性的影响长期难以量化。这种数据壁垒使得不同性别、种族和社会经济地位患者群体在移植准入方面存在的显著差异持续得不到有效解释。

为突破这一瓶颈，由Emily Robitschek、Irene Y. Chen等学者组成的研究团队在《npj Digital Medicine》发表了一项创新研究，开发了基于大语言模型（LLM）的人工智能框架，系统提取并分析心理社会风险与SDOH因素如何影响肝移植护理轨迹。该研究通过对加州大学旧金山分校（UCSF）2012-2023年间4331例成人肝移植评估患者的临床笔记进行分析，首次实现了SDOH因素在移植决策中的量化评估。

研究团队采用合规的GPT-4-Turbo-128k模型，从心理社会评估笔记中提取23个维度的SDOH特征，构建了标准化的“SDOH快照”体系。这些维度涵盖物质使用史、患者可及性因素、社会支持和心理健康因素等关键领域，提取准确率达到0.859（95% CI: 0.846-0.872）。通过与持证临床社工和移植临床医生的协作验证，证实LLM提取结果与专家标注高度一致。

技术方法层面，研究主要包含四个关键环节：首先构建包含3704例完整临床数据患者的队列，采用极端梯度提升（XGBoost）模型预测心理社会推荐和移植名单列入两大临床决策；其次利用Blinder-Oaxaca分解法定量分析种族差异的解释机制；同时通过SHAP（SHapley Additive exPlanations）值解析特征重要性；最后通过共现矩阵揭示不良SDOH因素的聚集模式。

心理社会风险与SDOH因素呈现显著人口统计学差异

分析显示关键可改变障碍的流行率存在明显人口统计学差异：社会支持缺口（35.4%，女性受影响尤为严重）、近期物质使用（14.2-22.7%）和心理健康挑战（17.6%，西班牙裔/拉丁裔存在治疗缺口）。亚裔患者在多个心理社会领域表现较低比率，包括严重酒精使用（-68.9%）和心理健康治疗（-73.0%）；女性患者缺乏主要照顾者的可能性高出38.2%，心理健康问题（+31.6%）和既往创伤（+36.6%）发生率更高；西班牙裔/拉丁裔患者心理健康问题发生率较高（+16.8%）但治疗率较低（-14.0%），表明存在31.5%的治疗缺口。

SDOH因素显著解释种族差异

通过Blinder-Oaxaca分解法量化发现，对于亚裔患者，心理社会风险与SDOH因素单独解释了42.6%的名单列入差异，超过肝脏健康指标的解释力（36.8%）。组合特征可解释亚裔患者名单差异的94.6%。然而对于种族未报告的患者，仅10.8%的差异能被解释因素说明，提示存在其他未测量机制。回归分析显示，当前酒精使用（-0.14，p<0.05）、主要照顾者关切（-0.08，p<0.01）等因素对移植名单列入具有显著负向影响。

SDOH因素提升移植决策预测效能

整合LLM衍生的心理社会风险/SDOH特征与人口统计学和临床协变量（包括MELD评分、HCC状态和BMI）显著改善结局预测。对于心理社会推荐，受试者工作特征曲线下面积（AUROC）从0.494提升至0.876（提升77.3%）；对于最终成功列入名单，AUROC从0.616提升至0.717（提升16.4%）。值得注意的是，仅含SDOH因素的模型AUROC达到0.641，超过临床特征模型，表明这些因素可能比传统临床指标更能预测移植结局。

因素共现模式揭示复合脆弱性

共现分析显示，酒精使用障碍或严重物质使用史患者常面临多重社会挑战。积极心理健康挑战与其他不良因素（包括既往创伤、有限应对技能和住房不稳定）之间存在显著共现关系。与医疗理解相关的因素也存在聚集现象——疾病认知有限的患者通常也表现出较差的应对技能和移植知识不足。

研究结论强调，系统提取心理社会风险与SDOH信息为理解肝移植可及性和结局提供了新视角。缺乏社会支持（特别是主要照顾者缺失）和医疗素养不足（疾病认知、应对技能等）被识别为关键障碍。时序分析进一步显示翻译需求、酒精使用和心理健康问题的记录增加，提示需要整合翻译、物质使用和心理健康服务。尽管存在单中心设计可能限制普适性、临床记录存在系统偏倚等局限，但该方法为揭示隐藏在非结构化数据中的模式提供了前所未有的机会，为制定更公平、证据驱动的干预措施奠定基础。

值得注意的是，该研究框架建立的标准化心理社会风险/SDOH表征方法可推广至其他医学应用，包括其他器官移植决策、孕产妇健康结局和慢性病护理。随着机器学习技术的进步和医疗数据集的扩展，这些方法的谨慎应用为理解患者境况如何影响健康结局、制定更公平的干预措施提供了前所未有的机遇。