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作者：王驰;秦珊;刘成勇;王晓秋;刘恺;江静;刘恩琦;孙菊光;陆瑾;丁敏;吴文忠;
单位：南京中医药大学附属医院针灸康复科;徐州市中医院针灸科;南京市中医院针灸科;无锡市中医医院针灸科;
摘要：目的：建立针刺治疗失眠症的疗效预测模型，并构建针刺方案适宜人群画像，以帮助提高临床疗效。方法：113例失眠症患者的相关数据被纳入分析，采用针刺通督调卫组方[百会、印堂、申脉（双侧）、照海（双侧）]治疗，每次30 min，每周3次，共治疗2周。利用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）减分率作为总体临床疗效评价指标。结合单因素logistic回归和Boruta算法进行特征选择，通过比较3种Boosting算法的预测准确性筛选最佳算法，使用网格搜索和十折交叉验证对最佳算法进行超参数调优，通过分层随机划分法筛选最佳数据集划分方式，根据约登指数寻找最佳截断值，构建模型并进行性能评价，最终通过SHAP分析对模型进行可视化解释。结果：纳入模型的特征包括N1期占总睡眠时长比例、N2期占总睡眠时长比例、自关灯时间起R期潜伏期、自关灯时间起N2期潜伏期、入睡后清醒时间、PSQI睡眠效率得分、老舌。XGBoost是最佳算法，最佳概率阈值为0.76，对应的精确度为0.91，召回率为0.91,F1分数为0.91，准确率为0.91，曲线下面积（AUC）为0.82。符合以下条件的患者更容易对针刺通督调卫组方产生应答：N1期占总睡眠时长比例约6%～70%，自关灯时间起N2期潜伏期低于约40 min，入睡后清醒时长小于约75 min或约为100～300 min，自关灯时间起R期潜伏期大于约75 min, N2期占总睡眠时长比例约20%～50%,PSQI睡眠效率得分为2或3分，舌象无“老舌”。结论：采用XGBoost建立的电针治疗失眠症疗效预测模型和借助SHAP初步构建的电针适宜人群画像，为针刺治疗失眠症提供了较可靠的辅助决策工具。
关键词：失眠症;;针刺;;机器学习;;预测模型;;辅助决策
基金资助：江苏省科学技术厅(重点研发项目)(No.BE2021751);江苏省科学技术厅(社发面上项目)(No.BE2023793);; 国家自然科学基金面上项目(No.82274631);国家自然科学基金青年项目(No.82205252);; 江苏省自然科学基金青年基金项目(No.BK20210986);; 国家中医临床研究基地开放课题(No.JD2022SZXMS01);; 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(No.SJCX23＿0869)
