一种原发性醛固酮增多症分型系统

本发明涉及智能医疗，尤其涉及一种原发性醛固酮增多症分型系统。

背景技术：

1、原发性醛固酮增多症(pa)是继发性高血压的常见病因之一，在我国难治性高血压患者中的患病率为11％-29％，在新诊断高血压患者中的发生率为5％-15％。pa是由于肾上腺自主分泌醛固酮，使体内肾素-血管紧张素系统活性受抑制，主要临床表现为高血压、低血钾。而区分单侧和双侧的pa对治疗具有重要意义。单侧pa(简称upa)可以通过手术治疗，且治疗后患者血压及低钾血症可得到一定的改善甚至完全恢复正常，而双侧pa(简称bah)病变以药物治疗为主，预后相对较差。因此，对pa患者进行正确分型对临床诊疗具有重要意义。

2、既往研究表明，影像学检查对pa的诊断必不可少，而单纯肾上腺ct/mri对pa的分型诊断存在一定的不足，尤其在微腺瘤、结节样增生以及无功能腺瘤方面的区分价值有限，而核医学、基因检测、病理诊断等在一定程度上可以辅助pa的分型诊断，但都存在各自的局限性。肾上腺静脉取血(avs)是目前公认的pa分型诊断的金标准，其可以不受年龄、性别、影像学等临床资料的干扰，直接区分出激素的优势分泌侧。但它是一种侵入性检查且价格昂贵、需要有经验丰富的介入科医生操作，大部分医院未开展。迄今为止，尚缺乏无创且简便可靠的pa分型系统。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，提供一种原发性醛固酮增多症分型系统。

2、为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种原发性醛固酮增多症分型系统，包括：特征筛选模块，基于多个pa患者的多维临床特征数据筛选出对原发性醛固酮增多症分型比较重要的多个优选特征；分型模型构建模块，基于筛选出的优选特征构建pa分型模型；输入模块，用于输入待分型患者的多维临床特征数据；优选特征数据提取模块，从待分型患者的多维临床特征数据中提取出优选特征数据；分型模块，将提取的优选特征数据输入pa分型模型获得待分型患者的pa分型结果，所述pa分型结果为单侧pa或双侧pa。

3、本发明通过采集患者的多维临床特征数据，从多维临床特征数据筛选出优选特征数据，将优选特征数据作为pa分型模型的输入特征进行单侧pa和双侧pa分类并输出分类结果，减少了冗余特征计算，实现了无创地对pa简便有效地分析，克服了目前缺乏无创的pa分型系统的不足，有利于进一步协助pa的诊治，从而评估患者的治疗方案的选择。

技术特征：

1.一种原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，还包括输出模块，用于输出待分型患者的pa分型结果。

3.如权利要求1或2所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，优选特征包括ct肾上腺结节直径属性、最低血钾浓度、立位血浆肾素浓度、ct肾上腺结节属性和立位血浆醛固酮浓度。

4.如权利要求3所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，pa分型模型的分型过程包括：

5.如权利要求4所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，所述τ为0.51。

6.如权利要求1或2或4或5所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，所述pa患者的多维临床特征数据包括ct肾上腺结节直径属性、最低血钾浓度、立位血浆肾素浓度、ct肾上腺结节属性、立位血浆醛固酮浓度、年龄、性别、吸烟史、饮酒史、身体质量指数、腰围、平均收缩压、平均舒张压、空腹血糖、总胆固醇、甘油三酯、血钠、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、中性粒细胞百分比和估计肾小球滤过率。

7.如权利要求6所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，所述特征筛选模块执行：

8.如权利要求7所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，所述q为5。

9.如权利要求1或2或4或5所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，所述特征筛选模块执行：

10.如权利要求9所述的原发性醛固酮增多症分型系统，其特征在于，所述q为5。

技术总结
本发明提供了一种原发性醛固酮增多症分型系统，包括特征筛选模块，筛选出对原发性醛固酮增多症分型比较重要的优选特征；分型模型构建模块构建PA分型模型；输入模块，输入待分型患者的多维临床特征数据；优选特征数据提取模块；分型模块，将提取的优选特征数据输入PA分型模型获得待分型患者的PA分型结果。本发明通过采集患者的多维临床特征数据，从多维临床特征数据筛选出优选特征数据，将优选特征数据作为PA分型模型的输入特征进行单侧PA和双侧PA分类并输出分类结果，减少了冗余特征计算，实现了无创地对PA简便有效地分析，克服了目前缺乏无创的PA分型系统的不足，有利于进一步协助PA的诊治，从而评估患者的治疗方案的选择。

技术研发人员：胡金波,杨淑敏
受保护的技术使用者：重庆医科大学附属第一医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15