通往心血管死亡之路上的守门人疾病识别

多重共病，即一名患者同时患有两种或两种以上慢性疾病（如糖尿病、肥胖或心血管疾病），是一种常见现象。为了提高医疗效率，理解不同疾病在患者一生中如何相互制约具有重要意义。然而，我们目前关于此类患者病程的大多数认知要么局限于狭窄的时间跨度，要么局限于特定（一组）疾病。在此，我们通过对患者 17 年间观察到的疾病史进行聚类，提出了对长期患者轨迹的群体层面分析。当患者罹患新疾病时，其聚类归属可能发生改变。于是，健康轨迹可由疾病聚类的时间序列来描述。根据聚类之间的转移，我们构建了疾病聚类的年龄依赖型多层网络。与该基于单一疾病对患者聚类的模型相比，在此多层网络上的随机游走为多重共病健康状态的时间演化提供了更精确的模型。我们的结果可用于识别可能决定患者未来疾病轨迹的关键事件。我们发现，对于老年患者，聚类网络由低、中、高院内死亡率的区域构成。糖尿病和高血压的诊断被发现会显著增强患者日后步入高死亡率区域的可能性。