基于机器学习的糖尿病合并肺部感染个性化预测模型构建

　　糖尿病患者的肺部感染风险预测一直是临床难题。来自我国医院的研究团队通过回顾性分析168例肺部感染患者数据，采用LASSO回归和多元逻辑回归构建了包含年龄、性别、中性粒细胞计数、糖化血红蛋白(HbA1c)和空腹血糖(FPG)等指标的列线图模型。该模型训练集AUC达0.919，验证集AUC为0.862，为糖尿病合并肺炎的早期识别提供了可靠工具。

　　

这项研究开创性地构建了糖尿病肺部感染风险预测工具。通过分析168例肺部感染患者（含糖尿病患者）的临床数据，研究团队运用最小绝对收缩选择算子(LASSO)进行特征筛选，最终锁定五大关键指标：高龄、男性、中性粒细胞异常、糖化血红蛋白(HbA1c)升高和空腹血糖(FPG)水平增高。

研究人员精心打造的列线图模型表现亮眼——训练组受试者工作特征曲线下面积(AUC)高达0.919（95%CI：0.825-0.937），验证组也达到0.862（95%CI：0.819-0.912）。校准曲线显示预测结果与实际观察高度吻合，决策曲线分析(DCA)则证实该模型在广泛概率阈值范围内都具有临床实用价值。

这项成果为临床医生提供了强有力的决策支持工具，能精准识别高风险糖尿病患者，为实施早期预防和及时干预创造了条件。特别值得注意的是，模型将糖代谢指标(HbA1c和FPG)与炎症标志物(中性粒细胞)有机结合，充分体现了糖尿病合并感染的病理生理特点。