【摘要】目的探討腹腔鏡膽囊切除手術(shù)的效費(fèi)比，并通過聚類分析及人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。方法回顧性分析中山市人民醫(yī)院腹腔鏡膽囊切除術(shù)206例患者的臨床資料。將患者住院總費(fèi)用、總住院時(shí)間、住院至手術(shù)時(shí)間、術(shù)后住院時(shí)間、術(shù)前止痛藥物應(yīng)用次數(shù)、術(shù)后止痛藥物應(yīng)用次數(shù)等維度作為效費(fèi)比指標(biāo)進(jìn)行聚類分析分類指標(biāo)，分為三類，效費(fèi)比優(yōu)、中、差；以CT炎癥情況、CT病灶情況、CT病灶部位、病理診斷、CA19-9、AFP、術(shù)前血糖、ALB、AST、ALT、PLT、HBG、RBC、WBC、CT距手術(shù)時(shí)間、傷口疼痛程度、手術(shù)時(shí)間、術(shù)前血壓、CT病灶大小、住院至手術(shù)時(shí)間、術(shù)前禁食時(shí)間等指標(biāo)作為變量，進(jìn)行多分類logistic回歸分析及機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)模型構(gòu)建，包括邏輯回歸、線性支持向量機(jī)、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、K近鄰等分類器進(jìn)行模型擬合。結(jié)果多分類logistic回歸分析顯示模型擬合卡方值為156.986，P<0.001，似然比ALB、WBC、CT距手術(shù)時(shí)間、住院至手術(shù)時(shí)間、高血壓、腎臟疾病、手術(shù)人員差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，P值分別為0.001、0.019、0.029、<0.001、0.005、0.027、<0.001，模型擬合分類總符合率為74.8%（即準(zhǔn)確率為0.748）。多層感知機(jī)模型K折驗(yàn)證評(píng)分0.461，預(yù)測(cè)評(píng)分0.802；邏輯回歸模型K折驗(yàn)證評(píng)分0.437，預(yù)測(cè)評(píng)分0.726；支持向量機(jī)模型K折驗(yàn)證評(píng)分0.529，預(yù)測(cè)評(píng)分0.755；決策樹模型K折驗(yàn)證評(píng)分0.462，預(yù)測(cè)評(píng)分0.585；隨機(jī)森林模型K折驗(yàn)證評(píng)分0.529，預(yù)測(cè)評(píng)分0.726；K近鄰模型K折驗(yàn)證評(píng)分0.388，預(yù)測(cè)評(píng)分0.623。結(jié)論分析腹腔鏡膽囊切除手術(shù)效費(fèi)比中，機(jī)器學(xué)習(xí)建模可有效預(yù)測(cè)效費(fèi)比指標(biāo)，可用于術(shù)前評(píng)估，按效費(fèi)比優(yōu)化醫(yī)療資源分配。

【關(guān)鍵詞】腹腔鏡膽囊切除手術(shù)；效費(fèi)比；聚類分析；人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：R657.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOI：10.3969/j.issn.1003-1383.2024.08.009

Clustering analysis of cost-effectiveness ratio and construction of AI machine

learning predictive model for laparoscopic cholecystectomy

MA Yuai， ZHAO Jinyan， GONG Xueyi

（Department of General Surgery One， Zhongshan People's Hospital， Zhongshan 528403， Guangdong， China）

【Abstract】ObjectiveTo investigate the cost-effectiveness ratio （CER） of laparoscopic cholecystectomy and construct predictive model using clustering analysis and AI machine learning method. MethodsA retrospective analysis was conducted on clinical data from 206 patients who underwent laparoscopic cholecystectomy in Zhongshan People's Hospital. Total hospitalization cost， total hospitalization time， time from admission to surgery， postoperative hospitalization time， preoperative analgesic application frequency， and postoperative analgesic application frequency were served as cost-effectiveness ratio indicators， which were divided into three categories： excellent cost-effectiveness ratio， moderate cost-effectiveness ratio， and poor cost-effectiveness ratio. Variables such as CT inflammation， CT lesion condition， CT lesion location， pathological diagnosis， CA19-9， AFP， preoperative blood glucose， ALB， AST， ALT， PLT， HBG， RBC， WBC， time from CT to surgery， wound pain severity， surgery duration， preoperative blood pressure， CT lesion size， time from admission to surgery， and preoperative fasting time were used for multi-class logistic regression analysis and machine learning model construction. Models were fitted by classifiers included logistic regression， linear SVM， SVM， decision tree， random forest， and K-nearest neighbors. ResultsMulti-class logistic regression analysis showed that the fitted chi-square value of the model was 156.986， P<0.001. The likelihood ratios of ALB， WBC， CT to surgery time， hospitalization to surgery time， hypertension， kidney disease， and surgical personnel were statistically significant， and P values were 0.001， 0.019， 0.029， <0.001， 0.005， 0.027， <0.001， respectively. The overall conformity rate of the model fitting classification was 74.8% （i.e.， the accuracy rate was 0.748）. The K-fold validation score of multi-layer perceptron model was 0.461， and prediction score was 0.802; the K-fold validation score of logistic regression model was 0.437， and prediction score was 0.726; the K-fold validation score of the SVM model was 0.529， and prediction score was 0.755; the K-fold validation score of decision tree model was 0.462， and prediction score was 0.585; the K-fold validation score of random forest model was 0.529， and prediction score was 0.726; the K-fold validation score of K-nearest neighbors model was 0.388， and prediction score was 0.623. ConclusionMachine learning modeling can effectively predict cost-effectiveness indicators in the analysis of the cost-effectiveness ratio of laparoscopic cholecystectomy surgery， which can be used for preoperative evaluation and optimization of medical resource allocation based on cost-effectiveness ratio.

【Keywords】laparoscopic cholecystectomy; cost-effectiveness ratio（CER）; clustering analysis; artificial intelligence; machine learning

本研究以“腹腔鏡膽囊切除效費(fèi)比聚類分析及其機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建”為主題，致力于探討腹腔鏡膽囊切除手術(shù)的效費(fèi)比，并通過聚類分析及機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。目前，醫(yī)學(xué)研究中廣泛采用邏輯回歸作為一種統(tǒng)計(jì)模型，以觀察不同的臨床效果。應(yīng)用線性預(yù)測(cè)將臨床事件劃分為并發(fā)癥發(fā)生或不發(fā)生，腫瘤為良性還是惡性，患者治療結(jié)局是生存還是死亡［1］。而實(shí)際臨床工作中，某些指標(biāo)不能通過單一指標(biāo)進(jìn)行衡量，如效費(fèi)比、生活質(zhì)量等。而聚類分析是非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種重要技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)和模式，而無需先驗(yàn)知識(shí)或標(biāo)簽。在醫(yī)學(xué)方面，聚類分析可以將相似對(duì)象放入不同類別或子集，由此同一子集具有相似性質(zhì)［2］。腹腔鏡下膽囊切除術(shù)作為已在各層級(jí)醫(yī)院廣泛開展的手術(shù)方式，相關(guān)手術(shù)技術(shù)及難度、并發(fā)癥相關(guān)因素均有研究［3-5］，而隨著該手術(shù)方式逐步開展日間手術(shù)，有必要對(duì)實(shí)施該手術(shù)患者進(jìn)行術(shù)前分類，對(duì)不宜行日間手術(shù)患者進(jìn)行判別，以提高運(yùn)轉(zhuǎn)效率，同時(shí)確保手術(shù)安全。而本研究從效費(fèi)比角度對(duì)該手術(shù)進(jìn)行研究，通過效費(fèi)比分析為判別患者是否適合行日間手術(shù)提供參考。效費(fèi)比在不同疾病治療過程中的衡量維度不同及關(guān)注點(diǎn)不同存在不同衡量標(biāo)準(zhǔn)，有基于國家GDP投入及實(shí)際消耗作為衡量指標(biāo)［6］，也有基于手術(shù)后費(fèi)用、術(shù)者情況相關(guān)指標(biāo)作為衡量指標(biāo)等［1］。而本研究原本想直接以住院費(fèi)用作為效費(fèi)比最直接指標(biāo)進(jìn)行切入，但考慮到疾病診療過程不能以住院費(fèi)用進(jìn)行簡單界定，且針對(duì)住院過程進(jìn)行相關(guān)研究的文章較為少見，其中單一指標(biāo)較難全面反映患者在住院過程中的效費(fèi)比，故選取患者更易于直接感受的客觀性指標(biāo)，如住院總費(fèi)用、總住院時(shí)間、住院至手術(shù)時(shí)間、手術(shù)時(shí)間、術(shù)后住院時(shí)間、術(shù)前止痛藥物應(yīng)用次數(shù)、術(shù)后止痛藥物應(yīng)用次數(shù)等多維度數(shù)據(jù)對(duì)手術(shù)效果進(jìn)行聚類分析，效費(fèi)比根據(jù)其聚類中心分為三類，即優(yōu)（效費(fèi)比優(yōu)組）、中（效費(fèi)比中組）、差（效費(fèi)比差組），并通過人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建有望為未來手術(shù)的規(guī)劃和成本控制提供有效的參考，推動(dòng)醫(yī)療服務(wù)向更智能、精準(zhǔn)的方向發(fā)展。目前為止尚未見相關(guān)聚類分析加機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型研究的報(bào)道。

1資料與方法

1.1一般資料收集2018年7月至12月在廣東省中山市人民醫(yī)院行單純腹腔鏡下膽囊切除術(shù)患者284例。納入標(biāo)準(zhǔn)：膽囊結(jié)石、膽囊息肉、膽囊腺肌癥、未進(jìn)行其他手術(shù)操作的膽囊癌患者；排除標(biāo)準(zhǔn)：本次入院合并其他手術(shù)治療、數(shù)據(jù)缺失、未進(jìn)行術(shù)前CT檢查患者。按照上述標(biāo)準(zhǔn)篩選后總共206例患者的臨床資料納入研究，男93例，平均年齡52.5歲，女113例，平均年齡54.0歲。疾病類型：膽囊結(jié)石190例，膽囊息肉15例，膽囊癌1例。

1.2分組方法按照術(shù)后止痛藥物應(yīng)用次數(shù)等可反映住院效費(fèi)比及患者直觀感受指標(biāo)作為聚類分析變量，進(jìn)行效費(fèi)比分類，通過SPSS及Vscode python開發(fā)平臺(tái)編程應(yīng)用KMeans方式進(jìn)行聚類分析。

1.3引入相關(guān)自變量包括CT炎癥情況、CT病灶情況、CT病灶部位、病理診斷、CA19-9、AFP、術(shù)前血糖、ALB、AST、ALT、PLT、HBG、RBC、WBC、CT距手術(shù)時(shí)間、傷口疼痛程度、手術(shù)時(shí)間、術(shù)前血壓、CT病灶大小、住院至手術(shù)時(shí)間、術(shù)前禁食時(shí)間等指標(biāo)。

1.4研究方法

1.4.1機(jī)器學(xué)習(xí)簡介醫(yī)學(xué)臨床預(yù)測(cè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用范圍廣泛，包括疾病診斷、治療方案選擇、預(yù)后評(píng)估等多個(gè)方面［7-12］。在疾病診斷方面，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以利用醫(yī)學(xué)影像、生理指標(biāo)、基因組數(shù)據(jù)等多種醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的診斷。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型可以識(shí)別和分類X射線、MRI、CT等影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。在治療方案選擇方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)患者的個(gè)體特征、疾病特征以及治療效果數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供個(gè)性化的治療方案建議。例如，基于患者的基因組數(shù)據(jù)和臨床特征，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)不同藥物對(duì)患者的治療反應(yīng)，指導(dǎo)臨床用藥。在預(yù)后評(píng)估方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用患者的臨床數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)疾病的發(fā)展趨勢(shì)和預(yù)后情況。例如，通過分析患者的臨床指標(biāo)、生理參數(shù)以及治療方案，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)患者的生存率、復(fù)發(fā)率等。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助醫(yī)生評(píng)估患者的風(fēng)險(xiǎn)，包括手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、藥物副作用風(fēng)險(xiǎn)等。例如，在手術(shù)前根據(jù)患者的臨床數(shù)據(jù)和手術(shù)史，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)手術(shù)的并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)，幫助醫(yī)生制訂更安全的手術(shù)方案。在疾病預(yù)測(cè)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可以利用大規(guī)模的臨床數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在的疾病預(yù)測(cè)因子，并預(yù)測(cè)個(gè)體患病的風(fēng)險(xiǎn)。例如，通過分析患者的生活方式、遺傳因素等，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)患者患某種疾病的可能性。機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)臨床預(yù)測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用前景，可以為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確、個(gè)性化的診斷、治療和預(yù)后評(píng)估方案，有助于提高醫(yī)療水平和患者的治療效果。

1.4.2模型簡介建模方面采用了六種常見的分類器，簡介如下：（1）多層感知機(jī)（MLP）。多層感知機(jī)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由多個(gè)神經(jīng)元層組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。通過前向傳播和反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，可解決復(fù)雜的非線性分類問題。（2）邏輯回歸（logistic regression）。邏輯回歸是一種線性分類模型，用于解決二分類問題。通過logistic函數(shù)將線性模型的輸出映射到［0，1］區(qū)間，表示樣本屬于某一類的概率。（3）支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）。支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于解決二分類和多分類問題。通過構(gòu)建最大間隔超平面來實(shí)現(xiàn)分類，引入核函數(shù)可處理非線性可分問題。（4）決策樹（decision tree）。決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類模型，通過一系列的決策節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別，易于理解和解釋。（5）隨機(jī)森林（random forest）。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過組合多個(gè)決策樹提高分類性能。在每棵決策樹的訓(xùn)練過程中引入隨機(jī)性，減少過擬合。（6）K近鄰 （K-nearest neighbors）。K近鄰是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，通過測(cè)量不同樣本之間的距離進(jìn)行分類，簡單直觀但對(duì)數(shù)據(jù)特征的縮放敏感。

由于本研究例數(shù)有限，且分類后各類別存在不平衡情況，故數(shù)據(jù)建模時(shí)整合了SMOTE數(shù)據(jù)增強(qiáng)并進(jìn)行了類別平衡。SMOTE數(shù)據(jù)增強(qiáng)的基本思想是在少數(shù)類樣本之間進(jìn)行插值，生成新的合成樣本。具體步驟如下：對(duì)于每個(gè)少數(shù)類樣本，計(jì)算其與最近鄰的K個(gè)少數(shù)類樣本之間的距離。從K個(gè)最近鄰中隨機(jī)選擇一個(gè)樣本，并計(jì)算其與原始樣本之間的差值。將差值乘以隨機(jī)數(shù)，然后加到原始樣本上，生成新的合成樣本。通過這種方式，SMOTE可以在特征空間中插值生成新的合成樣本，使得新樣本在少數(shù)類樣本之間平均分布。這有助于增加少數(shù)類樣本的多樣性，減少分類器對(duì)多數(shù)類樣本的過擬合。SMOTE的一些變體還包括Borderline-SMOTE和ADASYN（adaptive synthetic sampling）等，它們?cè)谶x擇合成樣本和生成策略上略有不同，但基本原理相似?？偟膩碚f，SMOTE是一種有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，能夠提高在類別不平衡問題下分類器的性能和泛化能力。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況選擇合適的參數(shù)和變體，以達(dá)到最佳的性能提升效果。因此本研究采取SMOTE數(shù)據(jù)增強(qiáng)及加入數(shù)據(jù)平衡后再進(jìn)入模型進(jìn)行訓(xùn)練。

本研究嘗試引入上述機(jī)器學(xué)習(xí)模型整合SMOTE數(shù)據(jù)增強(qiáng)及加入數(shù)據(jù)平衡對(duì)上述分類情況患者效費(fèi)比進(jìn)行預(yù)判，模型驗(yàn)證應(yīng)用了K折驗(yàn)證，K折交叉驗(yàn)證（K-fold cross-validation）是一種常用的模型評(píng)估技術(shù)，用于評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能和泛化能力。它通過將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)大小相等的子集，然后進(jìn)行K次模型訓(xùn)練和評(píng)估，每次使用其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，直到每個(gè)子集都被用作驗(yàn)證集，并且每次訓(xùn)練和評(píng)估都使用了所有的數(shù)據(jù)，保證了模型的有效性。

1.5統(tǒng)計(jì)學(xué)方法根據(jù)聚類分析最終將住院患者分為三類，并以此分類作為因變量進(jìn)行SPSS多分類logistic回歸分析及人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)，包括邏輯回歸、線性支持向量機(jī)、非線性支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、K近鄰等分類器進(jìn)行模型擬合。預(yù)測(cè)效能驗(yàn)證應(yīng)用K折交叉驗(yàn)證，并應(yīng)用混淆矩陣及ROC曲線進(jìn)行說明。

2結(jié)果

2.1聚類分析本研究同時(shí)應(yīng)用SPSS及Vscode python開發(fā)界面兩種平臺(tái)以Kmeans法進(jìn)行聚類分析，結(jié)果見表1。而選擇三類是根據(jù)多次擬合后，該分組最適合分類進(jìn)行下一步統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，根據(jù)其聚類中心該三類簡稱為優(yōu)（效費(fèi)比優(yōu)組）、中（效費(fèi)比中組）、差（效費(fèi)比差組）。

2.2SPSS的多分類logistic回歸分析根據(jù)上述分類，將分類作為因變量，將CT炎癥情況、CT病灶情況、CT病灶部位、病理診斷、CA19-9、AFP、術(shù)前血糖、ALB、AST、ALT、PLT、HBG、RBC、WBC、CT距手術(shù)時(shí)間、傷口疼痛程度、手術(shù)時(shí)間、術(shù)前血壓、CT病灶大小、住院至手術(shù)時(shí)間、術(shù)前禁食時(shí)間等指標(biāo)作為自變量進(jìn)行模型擬合。有效建模后預(yù)測(cè)效能進(jìn)入表2與各機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)比。

F1分?jǐn)?shù)是分類模型性能的一個(gè)衡量指標(biāo)，特別適用于類別不平衡的問題。它是精確率（precision）和召回率（recall）的調(diào)和平均數(shù)。Kappa值是用于衡量分類模型與隨機(jī)分類結(jié)果的一致性的統(tǒng)計(jì)量。它考慮了分類結(jié)果中的偶然一致性。當(dāng)我們對(duì)正類（例如欺詐檢測(cè)中的欺詐交易）的精確預(yù)測(cè)和召回同樣重要時(shí)，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是一個(gè)理想的指標(biāo)。Kappa值更適合在考慮類別頻率的情況下，評(píng)價(jià)分類模型的表現(xiàn)，尤其是當(dāng)我們想要考慮偶然一致性時(shí)。本研究模型F1、Kappa值結(jié)果MLP為0.791、0.705；邏輯回歸為0.724、0.590；支持向量機(jī)為0.750、0.633；K近鄰為0.600、0.434；決策樹為0.590、0.379；隨機(jī)森林為0.728、0.590。其中MLP模型性能最佳。如表2所示。根據(jù)目前模型驗(yàn)證結(jié)果，驗(yàn)證得分并不高，估計(jì)與模型例數(shù)有關(guān)，可進(jìn)一步增加例數(shù)驗(yàn)證。

2.3人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)分類器模型擬合由于本研究例數(shù)有限，且分類后各類別存在不平衡情況，故分析時(shí)采用SMOTE數(shù)據(jù)增強(qiáng)并進(jìn)行了類別平衡，并應(yīng)用混淆矩陣及ROC曲線進(jìn)行說明。多層感知機(jī)模型訓(xùn)練評(píng)分1.0，預(yù)測(cè)評(píng)分0.802；邏輯回歸模型訓(xùn)練評(píng)分0.824，預(yù)測(cè)評(píng)分0.726；支持向量機(jī)模型訓(xùn)練評(píng)分0.951，預(yù)測(cè)評(píng)分0.755；決策樹模型訓(xùn)練評(píng)分1.0，預(yù)測(cè)評(píng)分0.585；隨機(jī)森林模型訓(xùn)練評(píng)分1.0，預(yù)測(cè)評(píng)分0.726；K近鄰模型訓(xùn)練評(píng)分0.788，預(yù)測(cè)評(píng)分0.623。而各模型對(duì)3分類預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率AUC如表3所示。對(duì)比SPSS的多分類logistic回歸分析及人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)分類器模型擬合?；煜仃嚺cROC曲線如表3、圖1，分別列舉了各模型混淆矩陣及ROC曲線情況。

2.4人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)模型效能驗(yàn)證本文對(duì)各模型進(jìn)行了K折交叉驗(yàn)證，使用 5 折交叉驗(yàn)證，結(jié)果如下：（1）MLP（支持向量機(jī)）模型交叉驗(yàn)證得分分別為0.5952381、0.51219512、0.56097561、0.41463415、0.2195122，平均得分為0.46051103368176544。（2）邏輯回歸交叉驗(yàn)證得分分別為0.5、0.56097561、0.51219512、0.3902439、0.2195122，平均得分為0.4365853658536586。（3）支持向量機(jī)交叉驗(yàn)證得分分別為0.61904762、0.56097561、0.51219512、0.51219512、0.43902439，平均得分為0.5286875725900116。（4）決策樹交叉驗(yàn)證得分分別為0.4047619、0.3902439、0.41463415、0.3902439、0.34146341，平均得分為0.3882694541231127。（5）隨機(jī)森林交叉驗(yàn)證得分分別為0.38095238、0.46341463、0.48780488、0.48780488、0.48780488，平均得分為0.46155632984901274。（6）K近鄰交叉驗(yàn)證得分分別為0.57142857、0.53658537、0.63414634、0.46341463、0.43902439，平均得分為0.5289198606271777。

3討論

在以往各類研究中效費(fèi)比作為討論結(jié)果時(shí)，因其涉及評(píng)價(jià)指標(biāo)如疾病、操作、手術(shù)或預(yù)后等情況不同，其評(píng)價(jià)方法各異。如OTIEKU等［1］對(duì)30天內(nèi)急性術(shù)區(qū)切口感染監(jiān)測(cè)效費(fèi)比研究中，研究者采用可避免術(shù)區(qū)切口相關(guān)性并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)、患者費(fèi)用及術(shù)者情況作為效費(fèi)比相關(guān)衡量指標(biāo)；而CHOI等［2］對(duì)手術(shù)治療特定年齡組連枷胸肋骨骨折患者進(jìn)行了國家范圍內(nèi)的效費(fèi)比分析，其主要應(yīng)用決策分析Markov模型（包含生命周期及美國人口等作為輸入指標(biāo)）、質(zhì)量生命調(diào)整年限（quality-adjusted life years，QALYs）、花費(fèi)、增量效費(fèi)比進(jìn)行分析；GEHRMAN等［6］在腹腔鏡及開放手術(shù)治療結(jié)直腸癌效費(fèi)比分析中，應(yīng)用臨床效果、資源使用、單位花費(fèi)及國家醫(yī)保覆蓋等作為效費(fèi)比指標(biāo)進(jìn)行分析。根據(jù)上述列舉可見不同項(xiàng)目的效費(fèi)比分析，采用不同指標(biāo)進(jìn)行具體分析。而本研究中膽囊切除手術(shù)疾病90%基本為良性疾病，且術(shù)后基本不影響日常生活，無法進(jìn)行質(zhì)量生命調(diào)整年限統(tǒng)計(jì)，因?yàn)槭菃沃行?，大?guī)模研究數(shù)據(jù)收集較困難。本研究以住院總費(fèi)用、總住院時(shí)間、住院至手術(shù)時(shí)間、手術(shù)時(shí)間、術(shù)后住院時(shí)間、術(shù)前止痛藥物次數(shù)維度為效費(fèi)比指標(biāo)，原因如下：首先考慮效費(fèi)比等模糊概念難以應(yīng)用單一指標(biāo)進(jìn)行界定，其次從不同疾病就診情況不同角度考慮側(cè)重點(diǎn)不同（如醫(yī)院方面主要考慮總費(fèi)用、病人周轉(zhuǎn)時(shí)間等運(yùn)營指標(biāo)，而患者滿意度方面除上述指標(biāo)外則會(huì)考慮術(shù)后自身感受情況，如：術(shù)后疼痛程度、術(shù)前檢查等待時(shí)間等）。因此，本研究只是提出上述方法以期更加有效地對(duì)界定相對(duì)困難的指標(biāo)進(jìn)行有效量化分析。

本研究通過對(duì)206例患者的回顧性分析，我們采用了多層次的聚類分析，將患者分為三類，以探究不同效費(fèi)比情況下的患者特征及臨床指標(biāo)。效費(fèi)比在不同疾病治療過程中的衡量維度不同及關(guān)注點(diǎn)不同存在不同衡量標(biāo)準(zhǔn)，前文有提到基于國家GDP投入及實(shí)際消耗作為衡量指標(biāo)［6］，也有基于手術(shù)后費(fèi)用、術(shù)者情況相關(guān)指標(biāo)作為衡量指標(biāo)［1］等不同情況。本文原本可直接以住院費(fèi)用為效費(fèi)比的最直接指標(biāo)進(jìn)行切入，但考慮到疾病診療過程不能以住院費(fèi)用進(jìn)行簡單界定。且針對(duì)患者住院過程中效費(fèi)比進(jìn)行相關(guān)研究的文章較少，其中單一指標(biāo)較難全面反映患者在住院過程中的效費(fèi)比，故選取患者更易于直接感受的客觀性指標(biāo)如總費(fèi)用、總住院時(shí)間、住院至手術(shù)時(shí)間、術(shù)后住院時(shí)間、術(shù)前止痛藥物次數(shù)為效費(fèi)比指標(biāo)。根據(jù)分類結(jié)果，大致可理解為費(fèi)用由低到高，住院時(shí)間由短到長等以聚類分析進(jìn)行較為客觀的分類，避免人為劃線導(dǎo)致主觀性因素影響。在引入相關(guān)自變量的過程中，我們綜合考慮了多項(xiàng)指標(biāo)，包括CT炎癥情況、CT病灶情況、病理診斷等，以建立更全面的模型。通過多分類logistic回歸分析，我們發(fā)現(xiàn)模型擬合卡方值為156.986，P<0.001，其中ALB、WBC、CT距手術(shù)時(shí)間、住院至手術(shù)時(shí)間、高血壓、手術(shù)人員等指標(biāo)在模型中具有顯著性差異。模型的分類總符合率達(dá)到了74.8%，顯示了該方法在分類分析上的一定效果，同類研究［3-5，13］也可見，但應(yīng)用方法為常規(guī)方法，本文嘗試性機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行擬合并進(jìn)行了對(duì)比。

我們進(jìn)一步采用了多種機(jī)器學(xué)習(xí)分類器進(jìn)行模型擬合，包括MLP（多層感知機(jī)）、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、K近鄰等。結(jié)果顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的擬合評(píng)分在預(yù)測(cè)各分類準(zhǔn)確性普遍高于傳統(tǒng)的SPSS多分類logistic回歸分析，其中SVM模型表現(xiàn)最佳，其預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率（優(yōu)為0.860，中為0.920，差為1.0）明顯高于SPSS的多分類logistic回歸（優(yōu)為0.863，中0.615，差0.542）。根據(jù)上述結(jié)果SPSS對(duì)模型擬合結(jié)果總準(zhǔn)確率為74.8%，而機(jī)器學(xué)習(xí)采用的六種模型中，MLP、支持向量機(jī)模型擬合準(zhǔn)確度高于SPSS的多分類logistic回歸分析，而其余四種模型雖然準(zhǔn)確率低于多分類logistic回歸分析，但其對(duì)各類別預(yù)測(cè)效果可見，六種模型在效能差、效率中兩類預(yù)測(cè)效果均優(yōu)于SPSS的多分類logistic回歸分析。而比較兩種統(tǒng)計(jì)方法，SPSS的多分類logistic回歸分析預(yù)測(cè)包含了整個(gè)數(shù)據(jù)集，而不同于機(jī)器學(xué)習(xí)單獨(dú)分配測(cè)試組進(jìn)行預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率驗(yàn)證，故機(jī)器學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)方面更加嚴(yán)謹(jǐn)，因此從上述結(jié)果足以說明機(jī)器學(xué)習(xí)的模型擬合及預(yù)測(cè)均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。其中MLP總體準(zhǔn)確率最佳，而SVM各分類預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最佳。這表明機(jī)器學(xué)習(xí)方法在預(yù)測(cè)模型構(gòu)建上具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。在此基礎(chǔ)上，本研究加入了K折驗(yàn)證，并將K次評(píng)估指標(biāo)的平均值作為模型的性能評(píng)估結(jié)果。由此保證了建模有效性。結(jié)果顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)效能中和差組敏感度、特異度、AUC預(yù)測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)logistic回歸，而正是對(duì)中、差組預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高有助于降低臨床風(fēng)險(xiǎn)；但限于研究樣本量，目前尚缺乏其他醫(yī)院數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。

對(duì)比傳統(tǒng)SPSS分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)方法采用了更全面的指標(biāo)，并取得了更好的擬合效果。機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)越性在于其能夠處理多變量關(guān)系，更好地捕捉潛在的復(fù)雜模式?？傮w而言，本研究采用的效費(fèi)比聚類分析及機(jī)器學(xué)習(xí)方法在腹腔鏡膽囊切除手術(shù)中展現(xiàn)了潛在的應(yīng)用前景。通過深入挖掘患者數(shù)據(jù)，我們能夠更好地理解手術(shù)效費(fèi)比的差異，并建立可靠的預(yù)測(cè)模型，為臨床決策提供科學(xué)依據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法的引入為未來醫(yī)療決策提供了更為智能、精準(zhǔn)的工具，推動(dòng)著醫(yī)療服務(wù)向著更加科技化和個(gè)性化的方向發(fā)展。參考文獻(xiàn)［1］ OTIEKU E， FENNY A P，ASANTE F A， et al. Cost-effectiveness analysis of an active 30-day surgical site infection surveillance at a tertiary hospital in Ghana：evidence from HAI-Ghana study［J］. BMJ Open，2022，12（1）：e057468.

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（收稿日期：2024-03-13修回日期：2024-07-10）

（編輯：潘明志）