نموذج تعلم آلة قابل للتفسير لتوقع وتقييم مخاطر اعتلال الكلية السكري (نسخة مسبقة)

مقدمة غير منظمة: اعتلال الكلية السكري (DN)، من المضاعفات الشديدة للسكري، يتميز بوجود البروتين في البول، ارتفاع ضغط الدم، وانخفاض وظيفة الكلى بشكل تدريجي، مما قد يؤدي إلى مرض الكلى في مراحله النهائية (ESRD). تشمل آلية حدوث (DN) مستويات عالية من الجلوكوز، الإجهاد التأكسدي، الالتهابات، والتليف، مما يؤدي إلى تغييرات في الكلى مثل زيادة سمك الغشاء القاعدي الكبيبي وتصلب الكبيبات. تتوقع الاتحاد الدولي للسكري أنه بحلول عام 2045، سيكون هناك 783 مليون شخص مصاب بالسكري، مع تطور 30%-40% منهم إلى (DN). الكشف المبكر والتدخل مهمان للحفاظ على وظيفة الكلى، وتحسين جودة الحياة، والقضاء على المضاعفات القلبية الوعائية، وتقليل تكاليف الرعاية الصحية. الطرق: استخدمت هذه الدراسة تقنيات تعلم الآلة (ML) لتطوير والتحقق من صحة نموذج تنبؤي لـ (DN)، مع التركيز على دقة التنبؤ العالية وقابلية تفسير النموذج. تم تحليل بيانات من 1,000 مريض بالسكري من النوع 2، بما في ذلك 444 مريضًا مصابًا بـ (DN) و556 بدون (DN). تم استخدام عدة خوارزميات تعلم آلة، بما في ذلك أشجار القرار، الغابات العشوائية، الأشجار الإضافية، AdaBoost، XGBoost، وLightGBM. تم استخدام التعويض المتعدد لمعالجة البيانات المفقودة، وعالجت تقنية الزيادة الاصطناعية للأقلية (SMOTE) عدم توازن البيانات. تم تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة، الدقة الإيجابية، الاسترجاع، نتيجة F1، الخصوصية، والمساحة تحت المنحنى (AUC). استخدمت تقنيات تعلم الآلة القابلة للتفسير (XML) مثل LIME وSHAP لتعزيز شفافية النموذج وقابليته للتفسير. النتائج: أظهرت XGBoost وLightGBM أداءً متفوقًا، حيث حققت XGBoost أعلى دقة بنسبة 86.87%، ودقة إيجابية بنسبة 88.90%، واسترجاع بنسبة 84.40%، ونتيجة F1 بنسبة 86.44%، وخصوصية بنسبة 89.12%. قدمت تحليلات LIME وSHAP رؤى حول مساهمة الميزات الفردية في نتائج التنبؤ، حيث تم تحديد كرياتينين المصل، C-peptide، الألبومين، والليبوبروتينات كمتنبئات هامة. الاستنتاج: يوفر نموذج تعلم الآلة المطور أداة تنبؤية قوية للتشخيص المبكر وتقييم المخاطر لـ (DN)، كما يضمن الشفافية وقابلية التفسير، وهي أمر بالغ الأهمية للتكامل السريري. من خلال تمكين التدخل المبكر واستراتيجيات العلاج المخصصة، لدى هذا النموذج القدرة على تحسين نتائج المرضى وتحسين استخدام موارد الرعاية الصحية.