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目的:连续性肾脏替代治疗(continuous renal replacement therapy,CRRT)是在血液透析(hemodialysis)基础上发展而来的一种血液净化方式。目前各类研究报道对CRRT肝素抗凝的剂量推荐不尽相同,肝素抗凝应用仍以临床医师经验给药为主,因此CRRT肝素抗凝的精准治疗及个体化方案需要探讨。方法:选择2014年1月至2017年1月在大连医科大学附属第二医院肾内科接受连续性静-静脉血液滤过(continuous veno-venous hemofiltration,CVVH)治疗应用普通肝素抗凝的543例患者。排除标准:(1)存在咯血、消化道出血、脑出血、眼底出血、结膜出血、口腔粘膜出血、皮肤淤斑、月经增多等出血倾向;(2)存在脑梗死、肺栓塞、心肌梗死、深静脉血栓等血栓塞性疾病;(3)已应用抗凝药物治疗的患者。收集所有研究对象的一般临床资料,包括性别、年龄、体重等;化验指标包括血红蛋白、红细胞比容、血小板、血小板分度宽度、血浆凝血酶原时间、凝血酶原活动度、血浆凝血酶原时间比值、血浆凝血酶原时间国际化标准比值、纤维蛋白原、活化部分凝血活酶时间、凝血酶时间、D-二聚体、血清白蛋白、甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白胆固醇、载脂蛋白A、载脂蛋白B;记录肝素首剂剂量及肝素追加剂量。采用德国费森Fresenius床旁血滤机治疗,滤器为Fresenius聚砜膜AV600S,记录患者跨膜压、滤器下降压及回路静脉压情况,体外循环管路、滤器及静脉小壶凝血及机器报警情况。543例患者分为肝素抗凝良好组(489例)及肝素抗凝不良组(54例);将抗凝良好组随机分为训练集(409例)和测试集(80例)进行人工神经网络模型的建立,同时对抗凝良好组建立多元线性回归模型。应用SPSS 22.0统计软件进行数据分析和处理,P<0.05具有统计学意义;应用metlab进行相关变量绘图;采用Anaconda软件Python3.4进行人工神经网络模型构建,对各类方法比较采用5%、10%、15%符合率及决定系数R2值。结果:1.本研究对抗凝良好组的肝素首剂剂量、肝素追加剂量分别与各变量建立人工神经网络模型,肝素首剂剂量预测值与抗凝良好组肝素首剂真实值相比,其5%符合率、10%符合率、15%符合率分别为41%,68%,83%;肝素追加剂量预测值与抗凝良好组肝素追加真实值相比,其5%符合率、10%,符合率、15%符合率分别为38%,60%,81%。2.对抗凝良好组肝素首剂剂量、肝素追加剂量分别与22个变量进行双变量相关性分析,结果表明抗凝良好组肝素首剂剂量与性别、体重、Hb、HCT、PLT、PT%、APTT、ALB呈正相关,与年龄、PDW、D-d、PT、PT-R、PT-INR呈负相关(P<0.05),其中肝素首剂剂量与体重呈显著相关(相关指数r=0.707,P<0.01);肝素追加剂量与性别、体重、PLT呈正相关,与年龄呈负相关(P<0.05)。3.对肝素首剂剂量与体重、肝素追加剂量与体重分别建立一元线性回归(P<0.01),肝素首剂剂量与体重决定系数R2为0.499,即拟合度为49.9%。肝素追加剂量与体重决定系数R2为0.082,即拟合度为8.2%。最终得出如下两个方程(1)(2):Y1 0.277X1 2.044(1)(Y1为肝素首剂剂量,X1为体重)Y2 0.023X1 3.783(2)(Y2为肝素追加剂量,X1为体重)4.对抗凝良好组的肝素首剂剂量、肝素追加剂量分别与22个变量进行多元线性回归分析分别建立回归模型(P<0.01),肝素首剂剂量与变量决定系数R2值为0.560,即方程拟合度为56.0%。肝素追加剂量与多变量决定系数R2值为0.106,即方程拟合度为10.6%。最终得到如下两个多元线性回归方程(3)(4):Y1 0.273X1 0.021X2 0.372X3 0.064X4 3.121(3)(Y1为肝素首剂剂量,X1为体重,X2为Hb,X3为D-二聚体,X4为Alb)Y2 0.023X1 0.005X2 0.143X3 0.172X4 3.269(4)(Y2为肝素追加剂量,X1为体重,X2为Hb,X3为TC,X4为APO-B)5.对人工神经网络模型、多元线性回归模型及以体重为主的一元线性回归在预测性比较,各模型在肝素首剂剂量、肝素追加剂量预测值与抗凝良好组剂量真实值5%符合率、10%符合率、15%符合率及拟合优度R2值相比,人工神经网络模型三项符合率及R2值均大于多元线性回归模型,多元线性回归模型三项符合率及R2均大于一元线性回归。6.对肝素抗凝良好组、抗凝不良组比较发现,抗凝不良组肝素首剂剂量水平显著低于抗凝良好组(33.27±3.43U/kg VS26.62±5.61U/kg)(P<0.0l);抗凝不良组肝素追加剂量低于抗凝良好组(10.01±1.87 U/(kg·h)VS8.02±2.39U/(kg·h))(P<0.05)。结论:1.人工神经网络模型及多元线性回归模型与传统方案相比,在制定连续性肾脏替代治疗肝素抗凝剂量方案上有更优越的预测性,且人工神经网络模型更为著。2.在个体化制定连续性肾脏替代治疗肝素抗凝剂量方案时,除以体重为参考外,还要考虑性别、年龄、血红蛋白、血小板、D-二聚体、血清白蛋白、血脂对合理剂量的影响,多元线性回归可用于预测连续性肾脏替代治疗的肝素合理剂量。