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在當前的臨床實踐中，絕經后子宮內膜的疾病管理，特別是無癥狀的絕經后子宮內膜增厚的疾病管理仍不理想，導致部分女性在絕經后進行了非必要的宮腔鏡手術和診斷性刮宮，這給她們帶來了生理和心理的雙重負擔。近年來，絕經后子宮內膜疾病發病率逐年攀升，且患者群體呈現出年輕化的趨勢，給臨床診療帶來了更大的挑戰。
近日，由北京大學人民醫院祝洪瀾教授團隊（其他主要成員：賴晉）和北京大學重慶大數據研究院周曉華教授團隊（其他主要成員：黃新霆、饒博）聯合撰寫的科研論文Postmenopausal endometrial non-benign lesion risk classification through a clinical parameter-based machine learning model在SCI期刊Computers in Biology and Medicine（影響因子7.7）發表。
北京大學人民醫院祝洪瀾教授團隊擁有豐富的婦產科臨床經驗，一直致力于深入研究絕經后女性子宮內膜病變的影響因素與發病機理。在傳統醫學研究方法以外，祝洪瀾教授團隊與周曉華教授團隊合作，基于收集的大量絕經后女性子宮內膜病變的數據與診療記錄，探求運用大數據、機器學習等技術，挖掘真實世界臨床數據中隱含的醫學規律。
北京大學人民醫院為本研究提供了醫學知識支持和數據支撐。該團隊根據多年臨床經驗與醫學文獻挑選潛在因素，采集了覆蓋2010年1月到2022年10月間的1000例符合納入標準的回顧性臨床病例，作為因素分析、模型訓練與驗證的數據集。同時，采集了152例符合納入標準的前瞻性臨床病例數據，作為模型評估與對比的高質量測試集。
北京大學重慶大數據研究院發揮技術優勢，承擔本研究的數據處理和分析工作。該團隊完成了全流程的數據清洗、數據填補、模型建模與訓練、模型對比分析，最終共得到57個特征變量、5種機器學習模型及其集成模型。其中，表現最優的隨機森林模型在測試集上得到的敏感度為88.1%，AUC值為0.93。
本研究構建了多個機器學習模型及其集成模型，為醫院提供了用于識別絕經后子宮內膜非良性病變風險較高患者的新方法，幫助醫院開展定制化的篩查和臨床干預。
以本次合作為契機，北京大學重慶大數據研究院和北京大學人民醫院將持續推動產學研醫深度融合，打造更多滿足臨床需求的創新成果，增進人民健康福祉，為建設健康中國提供有力支撐。
后附：
北京大學人民醫院婦產科于1942年4月創建，是國內較早的婦產科碩士和博士學位授予單位。醫院婦科學科以婦科腫瘤、宮頸病變、盆底疾病、婦科內分泌、微創手術、超聲診斷等為重點發展方向，成立婦科腫瘤中心、盆底疾病診療中心，為我國培養了一大批婦產科臨床、科研和教學人才。
祝洪瀾，醫學博士，北京大學人民醫院婦產科主任醫師，副教授，博士生導師。
北京大學重慶大數據研究院是在重慶市人民政府指導下，由重慶高新技術產業開發區管理委員會和北京大學共同舉辦的具有獨立法人資格的重慶市屬事業單位。研究院由院士專家領軍，相關領域杰出學者親自掛帥，組建超兩百人的高水平科研隊伍。研究院聚焦大數據智能化和數字化轉型的共性關鍵技術研發和成果轉移轉化，已初步建成以基礎軟件為“根莖”，工業軟件、行業應用軟件為“枝干”的軟件群。
周曉華，北京大學講席教授、北京大學生物統計系主任。國家藥品醫療器械監管科學研究院副院長、北京大學重慶大數據研究院副院長。
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