基于机器学习的肾移植患者用药依从性预警模型构建及干预策略研究

Poor drug compliance is one of the direct predicting factors that lead to graft loss or death in kidney transplant receipts. However, there is a lack of early warning and intervention strategies for drug compliance in kidney transplant receipts. Our previous studies have showed that 31.3-44.2% kidney transplant receipts’ had poor drug compliance status and multiple psychological factors such as gender and time after transplantation affected the drug compliance. Based on the analysis of fuzzy optimization and BP artificial neural network, our previous drug compliance data and drug safety data platform, we will: (1) Establish a predictive model according to psychosocial factors affecting drug compliance, the national dynamic data platform and the fuzzy optimal BP neural network and verify it. (2) Implement the intervention strategy according to the results of model predictive analysis and construct the medication adherence decision-making model of kidney transplant receipts and further improve the prediction and intervention system.

肾移植患者用药依从性低导致的移植肾脏过早丢失等给国家经济、社会及器官分配供需带来沉重负担，对肾移植患者进行用药依从性预警并依此实施个体精准干预，可成为肾移植患者用药依从性应对的新方式，但缺乏研究。我们的前期研究已掌握肾移植患者用药依从性现状，并初步探索影响肾移植患者用药依从性的社会心理因素。在此基础上，本研究将全面深入挖掘肾移植患者用药依从性的社会心理影响因素，利用中心移植术后随访及安全用药大数据平台探讨：（1）综合肾移植患者用药依从性的社会心理影响因素结果及平台数据，采用机器学习方法，分别构建BP神经网络、支持向量机及随机森林三种用药依从性预警模型，进行模型间比较、验证并最终确定预警模型；（2）结合用药依从性预警模型结果建立基于目标管理的个体化干预策略，采用预警模型确立干预对象，实施并验证干预策略。为肾移植患者用药依从性应对方式提供决策支持，以期形成肾移植群体用药依从性管理的推广思路。

肾移植患者用药依从性低导致的移植肾脏过早丢失等给国家经济、社会及器官分配供需带来沉重负担，国内外目前针对肾移植用药依从性研究均集中在术后影响因素的研究和测量，然而当测量到用药依从性低，即便再依据测量结果采取干预措施，患者大多已经出现跟用药依从性问题有关的不良影响且后果不可逆转。本研究深入挖掘肾移植患者相关社会心理影响因素并依托平台数据，分别使用BAASIS及随访用药平台监测数据对我国肾移植患者的用药情况及依从行为进行调查及轨迹分析，获得患者术后用药依从行为的动态轨迹变化特征，见用药依从行为整体随着术后时间延长呈现逐渐变差的趋势，以不按时间和剂量服药行为最为常见；并开展用药依从行为预测的相关理论框架整合研究，探究肾移植患者情绪自我效能、用药信念与用药依从行为关系，基于理论假设，首次开发构建基于计划行为理论（TPB）/健康信念模式（HBM）的行为整合理论模型，加大对肾移植患者用药依从行为的解释力度；在该理论框架指引下，分别建立包括LR、RF、MLP、SVM和XG Boost在内的5种不同药物依从性风险预警模型；建立包括多层感知器MLP、RF、XGBoost、Gaussian NB和KNN在内的5种不同药物依从性风险等级预警模型，经过5轮训练/验证轮后，比较不同模型的性能，最终获得最优用药依从行为预警模型，并使用Lasso回归构建列线图预警模型进行临床实践并实施干预指导。该研究为进一步开展用药依从行为机制探索研究提供了新视角，具有很强的科研和临床实用价值。