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...
