壹生资讯-李庆云、孙娴雯教授团队——深度学习模型揭示了PRISm患者发展为COPD的性别特异性风险因素|ESR2025中国之声·呼吸力量

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李庆云、孙娴雯教授团队——深度学习模型揭示了PRISm患者发展为COPD的性别特异性风险因素|ESR2025中国之声·呼吸力量

2025-10-18作者：论坛报小璐资讯

原创

2025年9月27日至10月1日，2025年欧洲呼吸学会年会（ERS 2025）于荷兰阿姆斯特丹召开。ERS 2025以“全球呼吸健康（Respiratory health around the globe）”为会议主题，呼吸医学领域的专家与学者齐聚一堂，为广大呼吸学者带来一场精彩的学术盛宴！

上海交通大学医学院附属瑞金医院李庆云、孙娴雯教授团队“Deep Learning Improves Sex-Specific Prediction for COPD Risks from Preserved Ratio Impaired Spirometry”研究入选口头报告-最新突破摘要（Oral-LBA）。

背景

保留比例受损肺功能检查（PRISm）被认定为慢性阻塞性肺疾病前期（pre-COPD）。制定有效的PRISm预防和筛查策略至关重要。本研究旨在探讨PRISm患者的临床和肺功能特征，并确定其进展为COPD的性别特异性风险因素。

方法

本研究纳入了自2023年1月1日至2024年12月31日的804名参与者（其中388名患有PRISm，女性占42.5%）。研究分析了PRISm患者临床和肺功能特征的性别差异，并考察了临床参数、肺功能及炎症标志物之间的相关性。应用深度学习模型（DLM）预测COPD发展的性别特异性风险因素，并生成决策树。

结果

女性PRISm患者相较于男性表现出更好的通气和扩散能力，且残气量较低。DLM确定了女性患者的关键风险因素包括最大呼气中段流量75%（MEF75%）、最大呼气中段流量50%（MEF50%）和用力肺活量百分比（FVC%），而男性患者的关键风险因素则为最大呼气中段流量50%（MEF50%）和中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）。DLM相较于逻辑回归模型展现出更优越的诊断性能，男性受试者的ROC曲线下面积为0.938（0.917-0.960），女性受试者为0.956（0.924-0.988），同时具有更高的敏感性和特异性。

结论

DLM揭示了增加COPD易感性的性别特异性风险。

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