利用记忆网络与结构化及非结构化电子健康记录数据识别急性肾损伤亚表型

急性肾损伤（AKI）是一种以肾脏排泄功能快速丧失为特征的常见临床综合征，它加重了大量住院患者中其他疾病的临床严重程度。准确的早期预测AKI可实现及时干预和治疗。然而，AKI具有高度异质性，因此识别AKI亚表型有助于增进对疾病病理生理学的理解并制定更具针对性的临床干预措施。本研究采用基于记忆网络的深度学习方法，利用AKI诊断前患者的结构化与非结构化电子健康记录（EHR）数据来发现AKI亚表型。我们采用了一个包含37,486次ICU住院的真实世界重症监护EHR语料库。我们的方法识别出三种不同的亚表型：亚表型I平均年龄为63.03$\pm 17.25$岁，以轻度肾脏排泄功能丧失为特征（血清肌酐（SCr）$1.55\pm 0.34$ mg/dL，估算肾小球滤过率测试（eGFR）$107.65\pm 54.98$ mL/min/1.73$m^2$），这些患者更可能发展为I期AKI。亚表型II平均年龄为66.81$\pm 10.43$岁，以严重肾脏排泄功能丧失为特征（SCr $1.96\pm 0.49$ mg/dL，eGFR $82.19\pm 55.92$ mL/min/1.73$m^2$），这些患者更可能发展为III期AKI。亚表型III平均年龄为65.07$\pm 11.32$岁，以中度肾脏排泄功能丧失为特征，因此更可能发展为II期AKI（SCr $1.69\pm 0.32$ mg/dL，eGFR $93.97\pm 56.53$ mL/min/1.73$m^2$）。经统计检验与博士后分析，三种亚表型间的SCr和eGFR均存在显著差异，且结论在年龄校正后依然成立。