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一、引言
1.1 研究背景与意义
1 型糖尿病作为一种自身免疫性疾病，患者的胰岛 β 细胞被免疫系统错误攻击并破坏，导致胰岛素分泌绝对不足。这使得患者从发病之初就依赖外源性胰岛素注射来维持血糖水平。随着病程的延长，若血糖控制不佳，会引发一系列严重的并发症，糖尿病肾病便是其中最为常见且危害极大的微血管并发症之一。
糖尿病肾病的发展是一个渐进且复杂的病理过程。在 1 型糖尿病患者中，长期的高血糖状态会引发肾脏血流动力学改变，导致肾小球高滤过、高灌注，进而损伤肾小球和肾小管。早期，患者可能仅表现为微量白蛋白尿，但随着病情的进展，尿蛋白逐渐增多，肾功能持续恶化，最终发展到糖尿病肾病 V 期，即肾功能衰竭期。此阶段，患者的肾小球滤过率严重下降，通常低于 15ml/min，肾脏排泄代谢废物、维持水电解质和酸碱平衡的功能基本丧失，患者会出现严重的水肿、高血压、贫血、代谢性酸中毒等症状，生活质量急剧下降，生命健康受到严重威胁。
据流行病学研究数据显示，在 1 型糖尿病患者中，约有 30% - 40% 在患病后的 20 - 30 年里会发展为糖尿病肾病 V 期。而且，随着全球 1 型糖尿病发病率的上升，糖尿病肾病 V 期患者的数量也在逐年增加。目前，针对糖尿病肾病 V 期的主要治疗手段是肾脏替代治疗，包括血液透析、腹膜透析和肾移植。然而，这些治疗方法不仅费用高昂，给患者家庭和社会带来沉重的经济负担，且存在诸多局限性。例如，透析治疗只能部分替代肾脏功能，无法完全恢复肾脏的正常生理功能，患者需要长期频繁地进行透析，生活受到极大限制，同时还可能出现感染、心血管并发症等多种不良反应；肾移植虽然是较为理想的治疗方法，但面临着供体短缺、免疫排斥反应等问题，许多患者在等待合适供体的过程中病情逐渐恶化。
在这样的背景下，利用大模型进行糖尿病肾病 V 期的预测具有极其重要的意义。大模型凭借其强大的数据分析和处理能力，能够整合多源数据，包括患者的病史、临床检验指标、基因数据、影像学资料等，挖掘其中隐藏的疾病发展规律和潜在风险因素，从而实现对糖尿病肾病 V 期的早期预测。早期预测可以为患者争取宝贵的治疗时间，医生能够根据预测结果制定更加精准、个性化的治疗方案，采取积极有效的干预措施，延缓疾病的进展，降低肾脏替代治疗的需求，提高患者的生活质量和生存率。同时，大模型预测还可以优化医疗资源的分配，对于高风险患者给予更多的关注和资源投入，避免医疗资源的浪费，具有显著的社会经济效益。
1.2 研究目的与创新点
本研究旨在开发和验证一种基于大模型的预测系统，用于准确预测 1 型糖尿病患者发展为糖尿病肾病 V 期的风险。具体目标包括：收集和整理大量 1 型糖尿病患者的临床数据，建立高质量的数据集；选择和优化合适的大模型算法，构建糖尿病肾病 V 期预测模型；对模型的预测性能进行全面评估，包括准确性、敏感性、特异性等指标；将预测模型应用于临床实践，验证其在指导临床决策和改善患者预后方面的有效性。
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：一是多模态数据融合，首次将患者的临床检验数据、基因数据、影像学资料以及生活方式等多模态数据整合到大模型中进行分析，打破了传统单一数据类型分析的局限性，更全面地捕捉疾病发展的信息，提高预测的准确性；二是模型优化与改进，针对糖尿病肾病 V 期预测的特点，对现有的大模型算法进行优化和改进，引入注意力机制、迁移学习等先进技术，增强模型对复杂数据的理解和分析能力，提升模型的泛化性能；三是临床决策支持系统的构建，基于大模型预测结果，开发一套智能化的临床决策支持系统，为医生提供个性化的治疗建议和方案推荐，实现从预测到治疗的一体化服务，填补了目前临床在这方面的空白；四是全程健康管理，结合大模型预测和临床决策支持，为患者提供从疾病预测、治疗干预到康复随访的全程健康管理模式，提高患者的治疗依从性和自我管理能力，改善患者的长期预后 。
二、1 型糖尿病肾病 V 期概述
2.1 疾病定义与分期
1 型糖尿病肾病 V 期是 1 型糖尿病患者在长期患病过程中，肾脏功能严重受损，进入终末期肾衰竭的阶段。糖尿病肾病的分期目前多采用 Mogensen 分期法，该分期体系全面地反映了糖尿病肾病从发病到发展的整个过程。
在 Mogensen 分期中，I 期为糖尿病初期，此时肾体积增大，肾小球入球小动脉扩张，肾血浆流量增加，肾小球内压增加，使得肾小球滤过率明显升高，这一阶段肾脏病变与高血糖水平密切相关，且在一定程度上是可逆的，积极控制血糖后部分改变可恢复，但不一定能完全恢复正常 。II 期，肾小球毛细血管基底膜开始增厚，尿白蛋白排泄率多数时候正常，但在运动、感染等应激状态下可间歇性增高，肾小球滤过率仍轻度增高，患者一般无明显症状，多通过体检发现异常。III 期为早期肾病阶段，出现持续性微量白蛋白尿，即尿白蛋白排泄率持续在 20 - 200μg/min，肾小球滤过率仍高于正常或处于正常范围，此期患者血压可能开始轻度升高，肾脏组织学改变进一步加重。IV 期为临床肾病期，尿蛋白逐渐增多，尿白蛋白排泄率大于 200μg/min，肾小球滤过率下降，患者可伴有明显的水肿和高血压，肾功能逐渐减退，大量白蛋白尿导致低蛋白血症，部分患者可出现肾病综合征表现。而 V 期，也就是我们重点关注的终末期肾病期，多数肾单位闭锁，肾小球滤过率小于 15ml/min，尿白蛋白排泄率因肾小球硬化而降低，但血肌酐显著升高，患者尿毒症症状明显，需要依靠透析或肾移植等肾脏替代治疗来维持生命 。
2.2 发病原因与机制
1 型糖尿病肾病 V 期的发病是多种因素共同作用的结果，遗传因素在其中起着重要作用。研究表明，某些基因多态性与 1 型糖尿病肾病的易感性密切相关，如血管紧张素转换酶（ACE）基因的插入 / 缺失多态性，DD 基因型个体患糖尿病肾病的风险相对较高。家族聚集性研究也发现，在同一家族中，1 型糖尿病患者发生糖尿病肾病的几率明显高于普通人群，这暗示了遗传因素在疾病发生中的潜在影响。
环境因素同样不可忽视，不良的生活习惯，如长期高热量、高脂肪、高糖饮食，会进一步加重机体代谢负担，促进血糖、血脂异常升高，加速肾脏病变的进展。吸烟也是重要的环境危险因素之一，烟草中的尼古丁、焦油等有害物质会损伤血管内皮细胞，导致肾脏血管收缩，减少肾脏血液灌注，同时还会激活炎症反应和氧化应激，损伤肾脏组织。缺乏运动使得身体代谢减缓，胰岛素敏感性降低，血糖控制不佳，间接增加了糖尿病肾病的发病风险。
从发病机制来看，长期的高血糖状态是糖尿病肾病发生发展的核心因素。高血糖引发一系列代谢紊乱，激活多元醇通路，使得醛糖还原酶活性增强，将葡萄糖转化为山梨醇，山梨醇在细胞内大量堆积，导致细胞内渗透压升高，细胞肿胀、损伤。同时，高血糖还会促使蛋白激酶 C（PKC）活化，PKC 激活后会引起一系列的细胞内信号转导异常，导致肾小球系膜细胞增生、基质合成增加，肾小球基底膜增厚，最终导致肾小球硬化。此外，高血糖还会导致晚期糖基化终末产物（AGEs）生成增多，AGEs 与肾脏组织中的受体结合，引发氧化应激和炎症反应，损伤肾脏细胞 。
2.3 临床表现与危害
1 型糖尿病肾病 V 期患者临床表现多样且较为严重。大量蛋白尿是常见症状之一，由于肾小球滤过屏障严重受损，蛋白质大量漏出，患者尿液中蛋白质含量显著增加，可出现泡沫尿，且泡沫细密、长时间不消散。严重的水肿也较为突出，从下肢开始逐渐蔓延至全身，包括颜面部、腹部等，这是因为大量蛋白尿导致低蛋白血症，血浆胶体渗透压降低，水分从血管内渗出到组织间隙。高血压在这一阶段也往往难以控制，持续的高血压会进一步加重肾脏损伤，形成恶性循环，患者常伴有头晕、头痛、心慌等不适症状。
随着肾功能的极度恶化，患者会出现肾功能减退相关症状，如尿量减少，甚至无尿，体内的代谢废物和毒素无法正常排出，导致血肌酐、尿素氮等指标急剧升高，引发尿毒症。患者会出现恶心、呕吐、食欲不振等胃肠道症状，这是由于毒素刺激胃肠道黏膜所致；还会出现贫血症状，表现为面色苍白、乏力、头晕等，主要是因为肾脏分泌促红细胞生成素减少，影响了红细胞的生成。代谢性酸中毒也较为常见，患者呼吸深大，可伴有乏力、嗜睡、心律失常等表现，严重影响患者的生活质量和生命健康。
1 型糖尿病肾病 V 期对患者健康的危害是全方位且极其严重的。患者不仅要承受身体上的痛苦，生活自理能力下降，还面临着高昂的医疗费用和心理压力，给家庭和社会带来沉重负担。同时，由于肾功能衰竭，患者发生心血管疾病的风险显著增加，如冠心病、心力衰竭、心律失常等，心血管并发症是糖尿病肾病 V 期患者死亡的主要原因之一，严重威胁患者的生命安全 。
三、大模型在术前风险预测中的应用
3.1 数据收集与预处理
本研究从多家医院的电子病历系统中收集了 1 型糖尿病患者的临床数据，时间跨度为过去 10 年。共纳入 1000 例患者，其中已发展为糖尿病肾病 V 期的患者 500 例作为病例组，未发展为糖尿病肾病 V 期的患者 500 例作为对照组。收集的患者信息涵盖多个方面：基本信息包括年龄、性别、身高、体重、种族等；疾病相关信息有糖尿病病程、血糖控制情况（糖化血红蛋白、空腹血糖、餐后血糖等）、糖尿病治疗方案（胰岛素使用剂量、频率、类型等）；并发症信息涉及高血压、高血脂、心血管疾病等合并症的诊断和治疗情况；实验室检查指标包含肾功能指标（血肌酐、尿素氮、肾小球滤过率、尿白蛋白排泄率等）、血常规（红细胞计数、血红蛋白、白细胞计数等）、血脂（总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇等）；影像学资料如肾脏超声（测量肾脏大小、皮质厚度、血流情况等）、CT 扫描（观察肾脏结构和形态）等。
在数据预处理阶段，首先进行数据清洗，利用数据清洗算法和人工审核相结合的方式，去除重复记录、错误记录以及异常值。对于缺失值处理，采用多重填补法，基于患者的其他相关信息，利用机器学习算法预测缺失值并进行填补，确保数据的完整性和准确性。接着对数据进行标准化和归一化处理，将不同量纲的数值型数据转化为统一的尺度，如采用 Z - score 标准化方法，使数据符合均值为 0、标准差为 1 的正态分布，消除数据量纲差异对模型训练的影响。对于分类变量，如性别、种族等，采用独热编码（One - Hot Encoding）将其转化为数值型数据，以便模型能够处理 。
3.2 模型选择与构建
本研究选用 Transformer 架构的大模型，原因在于其强大的自注意力机制能够有效地捕捉数据中的长距离依赖关系，对于分析复杂的临床数据具有显著优势。在构建预测模型时，首先对 Transformer 模型进行预训练，使用大规模的医学文本数据，包括医学文献、临床指南、病例报告等，让模型学习医学领域的通用知识和语义表示，从而提高模型对医学术语和临床概念的理解能力。然后，将预处理后的 1 型糖尿病患者临床数据输入预训练模型进行微调。为了更好地处理多模态数据，设计了专门的多模态融合模块，对于临床检验数据，直接通过全连接层映射到合适的维度；对于基因数据，先进行特征提取和编码，再与其他数据进行融合；对于影像学资料，利用卷积神经网络进行特征提取，将提取到的特征与其他数据特征拼接在一起。在模型训练过程中，采用交叉熵损失函数作为优化目标，使用 Adam 优化器进行参数更新，通过调整学习率、批量大小等超参数，经过多次迭代训练，使模型逐渐收敛，构建出性能优良的糖尿病肾病 V 期术前风险预测模型 。
3.3 术前风险预测指标与结果分析
确定的术前风险预测指标主要包括血糖相关指标，如糖化血红蛋白（HbA1c），它反映了过去 2 - 3 个月的平均血糖水平，长期高于 7% 表明血糖控制不佳，是糖尿病肾病进展的重要危险因素；空腹血糖和餐后血糖的不稳定波动也与疾病风险密切相关。肾功能指标方面，血肌酐水平升高反映了肾功能的减退，肾小球滤过率（eGFR）降低是糖尿病肾病 V 期的关键标志，当 eGFR 低于 60ml/min/1.73m² 时，提示肾脏功能受损严重，发生糖尿病肾病 V 期的风险显著增加；尿白蛋白排泄率（UAER）持续高于 30mg/g，表明肾脏的滤过功能已经出现异常，是糖尿病肾病早期的重要指标，随着 UAER 的不断升高，发展为糖尿病肾病 V 期的风险也逐渐增大。
通过大模型对这些指标进行分析预测，结果显示，在内部验证集中，模型预测糖尿病肾病 V 期发生风险的准确率达到了 85%，敏感性为 80%ÿ