Ziel ist es, ein Vorhersagemodell für die Wirksamkeit der Akupunkturtherapie bei Schlaflosigkeit zu erstellen und ein Profil der für die Akupunkturtherapie geeigneten Population zu erstellen, um die klinische Wirksamkeit zu verbessern. Methode Es wurden 113 Patienten mit Schlaflosigkeit in die Analyse einbezogen. Es wurde die Akupunkturbehandlung mit dem Taichong-Regulierungssystem [Baihui, Yintang, Shenmai (beidseitig), Zhaohai (beidseitig)] angewendet, 30 Minuten pro Sitzung, 3 Mal pro Woche und insgesamt 2 Wochen. Die Reduktionsrate des Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) wurde als allgemeiner klinischer Wirksamkeitsindikator verwendet. Unter Verwendung der univariaten logistischen Regression und des Boruta-Algorithmus zur Merkmalsauswahl wurden die besten Algorithmen durch Vergleich der Vorhersagegenauigkeit von drei Boosting-Algorithmen ausgewählt. Der beste Algorithmus wurde durch Gittersuche und zehnfache Kreuzvalidierung zur Feinabstimmung der Hyperparameter ausgewählt. Die beste Datensatzteilungsmethode wurde durch stratifizierte zufällige Aufteilung unter Verwendung des Youden-Index ausgewählt. Anschließend wurde der beste Abschneidewert gefunden, um das Modell zu erstellen und zu bewerten. Schließlich wurde das Modell durch SHAP-Analyse visualisiert und interpretiert. Die in das Modell aufgenommenen Merkmale umfassen den Anteil der N1-Phase an der Gesamtschlafdauer, den Anteil der N2-Phase an der Gesamtschlafdauer, die Latenzzeit des REM-Schlafs von der Zeit des Ausschaltens des Lichts, die Latenzzeit der N2-Phase von der Zeit des Ausschaltens des Lichts, die Zeit bis zum Erwachen nach dem Einschlafen, den PSQI-Schlafwirkungsgrad und die Zungenmerkmale. XGBoost ist der beste Algorithmus, die beste Wahrscheinlichkeitsschwelle liegt bei 0,76, die entsprechende Genauigkeit beträgt 0,91, die Sensitivität beträgt 0,91, der F1-Wert beträgt 0,91, die Präzision beträgt 0,91 und die Fläche unter der Kurve (AUC) beträgt 0,82. Patienten, die den folgenden Bedingungen entsprechen, sprechen eher auf das Taichong-Regulierungssystem an: Der Anteil der N1-Phase an der Gesamtschlafdauer beträgt ca. 6 %~70 %, die Latenzzeit der N2-Phase vom Ausschalten des Lichts beträgt weniger als ca. 40 Minuten, die Zeit bis zum Erwachen nach dem Einschlafen beträgt weniger als ca. 75 Minuten oder ca. 100~300 Minuten, die Latenzzeit des REM-Schlafs vom Ausschalten des Lichts beträgt mehr als ca. 75 Minuten, der Anteil der N2-Phase an der Gesamtschlafdauer beträgt ca. 20 %~50 %, der PSQI-Schlafwirkungsgrad beträgt 2 oder 3 Punkte, und das Zungenzeichen zeigt keine "alte Zunge". Fazit Die Verwendung des XGBoost zur Erstellung eines Vorhersagemodells für die Wirksamkeit der Akupunkturtherapie bei Schlaflosigkeit und die vorläufige Erstellung eines geeigneten Populationenprofils für die Akupunkturtherapie durch die SHAP-Analyse bietet ein zuverlässiges unterstützendes Entscheidungswerkzeug für die Akupunkturtherapie bei Schlaflosigkeit.

Schlaflosigkeit; Akupunktur; Maschinelles Lernen; Vorhersagemodell; Unterstützende Entscheidung