一种急性冠脉综合症预测模型的训练方法以及预测装置和应用

本发明涉及生物检测领域，具体而言，涉及一种急性冠脉综合症预测模型的训练方法以及预测装置和应用。

背景技术：

1、心血管病已成为全球人类死亡率最高的疾病，给社会带来日益加剧的经济负担。2015年，约有1.77亿人由于心血管病死亡，占全球死亡人数的31％，其中有7400万人死于冠状动脉疾病。随着经济水平的发展，人民生活水平的提高，饮食结构的改变及人口迅速老龄化，心血管病的发病率和死亡率呈上升趋势。

2、鉴于冠状动脉疾病的高发病率和高死亡率，对冠状动脉疾病的诊治和防控仍是一个严峻的临床挑战。每年稳定性冠状动脉患者的死亡率在1-3％之间，非致命性发病率在1％-2％之间。在急性病症存活的急性冠状动脉综合征患者中，心肌梗死的死亡率明显升高(尤其在第一年内)。然而发病风险在各个病人中非常不同，这就需要有效的诊断、危险分层、病情监测和疗效评价的工具来提高病人的识别和管理。

3、动脉粥样硬化是冠心病最常见的病因之一。动脉粥样硬化发生发展过程中增加或减少的生物活性物质，可用于冠状动脉疾病的诊断、危险分层、病情监测和疗效评价。例如血清中的总胆固醇(tc)和低密度脂蛋白胆固醇(ldl-c)与动脉粥样硬化相关联，其被长期用来进行心血管疾病的诊断、危险分层和预后。但是，这些传统的危险分子的测定不能识别出很大一部分具有高风险心血管疾病的病人。因此，除了低密度脂蛋白胆固醇(ldl-c)和高密度脂蛋白胆固醇(hdl-c)这些传统的危险分子，急需寻找一种更准确的、更具预测性的危险因子，进一步完善冠心病的临床鉴别诊断系统。

4、鉴于此，特提出本发明。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种急性冠脉综合症预测模型的训练方法以及预测装置和应用。

2、本发明是这样实现的：

3、第一方面，本发明实施例提供了

4、检测标志物组合含量的试剂在制备用于预测急性冠脉综合症的产品中的应用，所述标志物组合选自组合1～3中的任意一种：所述组合1包括：糖尿病、高血脂、cer(d18:1/18:0)、cer(d18:1/20:0)和cer(d18:1/18:0)/cer(d18:1/20:0)；所述组合2包括：cer(d18:1/24:0)、cer(d18:1/14:0)/cer(d18:1/24:0)、tni、tg、tc、hdlc和ldlc；所述组合3包括：cer(d18:1/20:0)、hdlc、tc/cer(d18:1/24:0)和吸烟。

5、第二方面，本发明实施例提供了一种用于预测急性冠脉综合征的产品，其包括前述实施例所述的检测标志物组合含量的试剂。

6、第三方面，本发明实施例提供了一种急性冠脉综合症预测模型的训练方法，获取训练样本的标志物组合的含量以及标注结果，其中，所述标志物组合为前述实施例所述的标志物组合，所述标注结果为代表样本急性冠脉综合症的患病风险、疾病进程和预后风险中的至少一种情况的标签；将所述训练样本的标志物组合的含量输入预先构建的预测模型中，获得预测结果，所述预先构建的预测模型为能够根据所述标志物组合的含量预测样本急性冠脉综合症的患病风险、疾病进程和预后风险中的至少一种情况的机器学习模型；基于所述标注结果和所述预测结果对预先构建的预测模型进行参数更新。

7、第四方面，本发明实施例提供了一种急性冠脉综合症预测装置，获取模块，用于获取待测样本的标志物组合的含量，所述标志物组合为前述实施例所述的标志物组合；预测模块，用于将获得的标志物组合的含量输入如前述实施例所述的训练方法训练好的预测模型中，获得预测结果。

8、第五方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如前述实施例所述的训练方法，或急性冠脉综合症的预测方法，所述预测方法如下：将待测样本的标志物组合的含量输入如前述实施例所述的训练方法训练好的预测模型中，获得预测结果；所述标志物组合为如前述实施例所述的标志物组合。

9、第六方面，本发明实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施例所述的训练方法或急性冠脉综合症的预测方法，所述预测方法为前述实施例所述的预测方法。

10、本发明具有以下有益效果：

11、本发明提出并验证了对标志物的含量进行检测能够实现对急性冠脉综合症的有效预测，为急性冠脉综合症的诊断或辅助诊断提供了途径，有利于提高急性冠脉综合症患者的生存时间。

技术特征：

1.检测标志物组合含量的试剂在制备用于预测急性冠脉综合症的产品中的应用，其特征在于，所述标志物组合选自组合1～3中的任意一种：

2.根据权利要求1所述的应用，其特征在于，所述产品包括试剂、试剂盒和预测模型中的任意一种。

3.一种用于预测急性冠脉综合征的产品，其特征在于，其包括权利要求1所述的检测标志物组合含量的试剂。

4.一种急性冠脉综合症预测模型的训练方法，其特征在于，其包括：

5.根据权利要求4所述的训练方法，其特征在于，所述机器学习模型包括lasso回归和逻辑回归模型中的任意一种。

6.一种急性冠脉综合症预测装置，其特征在于，其包括：

7.根据权利要求6所述的急性冠脉综合症预测装置，其特征在于，当所述标志物组合为组合1时，所述预测模型通过以下公式获得预测结果：

8.根据权利要求7所述的急性冠脉综合症预测装置，其特征在于，当所述标志物组合为组合1时，所述预测模型通过以下公式获得预测结果：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如权利要求4或5所述的训练方法，或急性冠脉综合症的预测方法，所述预测方法如下：将待测样本的标志物组合的含量输入如权利要求4或5所述的训练方法训练好的预测模型中，获得预测结果；所述标志物组合为如权利要求1所述的标志物组合。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求5或6所述的训练方法或急性冠脉综合症的预测方法，所述预测方法为如权利要求9所述的预测方法。

技术总结
本发明公开了一种急性冠脉综合症预测模型的训练方法以及预测装置和应用，涉及生物检测领域，本发明提出并验证了对标志物的含量进行检测能够实现对急性冠脉综合症的有效预测，所述标志物包括组合1～3中的任意一种，为急性冠脉综合症的诊断或辅助诊断提供了途径，有利于提高急性冠脉综合症患者的生存时间。

技术研发人员：曾勇,赵昔良,玉献鹏,张亮,栗琳,肖冰心,王春静
受保护的技术使用者：首都医科大学附属北京安贞医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12