Терапия №8 (приложение) / 2025
ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ГИПЕРУРИКЕМИИ ПО ДАННЫМ ДИСПАНСЕРИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России (Пироговский Университет), г. Москва, Россия
ГБУЗ «МКНЦ им. А. С. Логинова» ДЗМ, г. Москва, Россия
ООО «ЛАБХАБ», г. Москва, Россия
ГБУЗ «ГП №220 ДЗМ», г. Москва, Россия
ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России, г. Москва, Россия
Актуальность. Гиперурикемия (ГУ) — повышенный уровень мочевой кислоты (МК) — является ключевым фактором риска развития подагры, мочекаменной болезни, а также ассоциирована с сердечно-сосудистыми заболеваниями, метаболическим синдромом
и патологией почек. Раннее выявление ГУ позволяет своевременно начать профилактические мероприятия и снизить риск развития осложнений. Стандартное обследование профилактических медицинских осмотров (ПМО) и диспансеризации определенных групп взрослого населения (ДОГВН) предоставляет большой объем данных, который с помощью методов машинного обучения (МО) может быть использован для создания эффективных скрининговых инструментов.
Цель исследования. Разработка и оценка точности модели МО для раннего выявления ГУ на основе показателей диспансеризации.
Материалы и методы. Проведен ретроспективный анализ обезличенных данных
84 335 пациентов, проходивших обследование в федеральных медицинских лабораториях. Для прогнозирования ГУ использовались рутинные параметры диспансеризации: пол, возраст, показатели общего анализа крови (ОАК), скорость оседания эритроцитов (СОЭ), уровень общего холестерина (ОХС) и глюкозы плазмы натощак (ГПН). Целевым параметром было содержание МК. Для определения ГУ применялись различные пороговые значения:
>420 мкмоль/л для лиц мужского пола и >360 мкмоль/л для женского пола (согласно рекомендациям ЭССЕ-РФ), а также универсальные пороги >360 мкмоль/л (Американская коллегия ревматологов, 2020 г.) и >300 мкмоль...
