建立并验证药物性肝损伤和自身免疫性肝炎的人工智能鉴别诊断模型

【作者】 王昱； 林旭辉； 孙颖； 刘纪民； 李嘉； 田秋菊； 郭峰； 胡晓丽； 王亮； 李萍英； 陈景寿； 王艳； 马子坤； 贾继东； 张晶； 邹正升； 赵新颜；

【机构】 首都医科大学附属北京友谊医院； 伦敦大学学院建筑环境学院； 解放军总医院第五医学中心； 麦克马斯特大学健康科学学院； 天津市第二人民医院； 青岛大学附属医院； 新疆维吾尔自治区中医医院； 黑龙江省医院； 兰州大学第二医院； 青海省人民医院； 厦门大学附属第一医院； 首都医科大学附属北京佑安医院；

【摘要】 <正>研究目的和背景药物性肝损伤(Drug-inducedliverinjury,DILI)和自身免疫性肝炎(Autoimmunehepatitis,AIH)的鉴别诊断至关重要但具有挑战。本研究拟通过机器学习算法,构建DILI和AIH的鉴别诊断模型。材料与方法本研究为多中心、回顾性、横断面研究,收集2009年1月到2022年10月于全国10家医院确诊为DILI和AIH的患者。建模数据集来自北京友谊医院的回顾性队列,验证数据集来自其余9家医院的回顾性队列以及北京友谊医院的前瞻性队列,患者数据肝脏生化检测、血常规等常见的29个指标。更多还原