诊断肺动脉高压的预测模型、构建方法及应用

本发明公开了一种诊断肺动脉高压的预测模型、构建方法及应用，收集肺动脉高压患者及对照的超声心动图及检验数据等共计83个变量，通过lasso回归筛选出30个潜在预测变量，进一步Logistic回归筛选出了6个独立预测变量：肺动脉宽度、右心房大小、肺动脉瓣口流速、左室后壁厚度、E/E’、平均血小板体积。这些变量构建了肺动脉高压诊断预测模型，通过ROC、机器学习等对模型进行评价验证，均表明模型具有良好预测性能。本发明创新性的提出了肺动脉高压的无创诊断模型，这将为右心漂浮导管检查禁忌症及偏远地区不具备开展右心漂浮导管检查的广大患者提供肺动脉高压诊断的新工具，对疾病的早期诊断治疗及提高生存率具有重要意义。