Цель исследования: на основе концепции синдрома сердце-почка-метаболизм (CKM) построить и проверить модели диагностики тяжелого коронарного стеноза у пациентов с CKM, объединяющие традиционную китайскую и западную медицину с применением методов машинного обучения, для поддержки принятия клинических решений при критических поражениях. Методы: ретроспективное исследование с выборкой из 535 стационарных пациентов из двух независимых отделений: основное отделение госпиталя провинции Цзянсу (январь-август 2024) и отделение Зидун (сентябрь-декабрь 2024). Данные основного отделения рандомизированы в пропорции 4:1 на обучающую (376 пациентов) и внутреннюю валидационную (95 пациентов) выборки; данные Зидун использованы как внешняя валидационная выборка (64 пациента). Методы отбора факторов риска включали обзор литературы, экспертные интервью и алгоритм минимального абсолютного сжатия и выбора (LASSO). Для построения диагностических моделей применены 9 методов машинного обучения. Валидация и сравнение моделей осуществлялись с использованием общепринятых метрик, калибровочных и кривых принятия решений, с внутренней и внешней проверкой. Использовался метод объяснения модели на основе вкладов (SHAP) и приведены два примера для понимания логики лучшей модели. Итоговое применение лучшей модели на пациентах с критическим поражением и оценка диагностической эффективности. Результаты: регрессия LASSO отобрала 9 факторов риска: мокрота, ста́з, застой, слабость, длительность гипертонии, пол, индекс атеросклероза (ASI), соотношение мочевой кислоты и холестерина ЛПВП (UHR), гликированный гемоглобин (HbA_1c). По комплексной оценке лучшей оказалась облегчённая градиентная бустинговая машина (LightGBM) с площадью под ROC-кривой (AUC) 0.918 (95% ДИ 0.890-0.945) на обучающей выборке, 0.885 (95% ДИ 0.820-0.951) во внутренней валидации и 0.897 (95% ДИ 0.818-0.975) во внешней. Калибровочные кривые подтвердили согласованность прогнозов, кривые принятия решений — клиническую полезность при порогах вероятности <90%. Рейтинг важности SHAP: застой, слабость, стаз, HbA_1c, пол, мокрота, длительность гипертонии, ASI, UHR. Применение модели на пациентах с критическими поражениями дало AUC 0.783 (95% ДИ 0.637-0.930), при этом 73% пациентов с фактическим тяжелым стенозом могли получить пользу. Вывод: разработанная диагностическая модель на базе традиционной китайской и западной медицины обладает высокой эффективностью и может служить основанием для клинической диагностики и принятия решений у пациентов с CKM.

синдром сердце-почка-метаболизм;коронарный стеноз;критические поражения;диагностическая модель;машинное обучение