#自身抗体

机器学习识别干燥综合征伴抗着丝点抗体的临床特征

研究团队利用机器学习分析616例干燥综合征患者数据，其中81例抗着丝点抗体（ACA）阳性，535例阴性。通过LASSO筛选变量并比较6种模型，梯度提升树（GBDT）表现最优，在验证集中AUC达0.811，敏感度为0.750。SHAP分析显示，抗SSA/Ro52、抗SSA/Ro60、抗AMA-M2、抗SSB、IgM、年龄和雷诺现象是关键预测因子，且存在非线性交互效应。