目的 探索重症老年患者(≥60岁)急性肾损伤早期连续风险预测的可行性,促进机器学习在临床决策支持中的应用.具体实现以6 h为单位连续预测重症老年患者在未来48 h的急性肾损伤发病风险,并探索可实现何种程度的早期预测,以及比较当前数据和累积数据的预测效果.方法 基于重症监护医学信息数据库(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC)-Ⅲ,应用逻辑回归、支持向量机、随机森林和轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)建模预测.基于曲线下面积(area under curve,AUC)、精确度和召回率进行结果评估.结果 共11261条重症老年患者记录纳入研究.基于当前6 h数据预测时,LightGBM的AUC达0.845～0.925,随机森林、支持向量机和逻辑回归的最高AUC均低于0.73.基于入重症监护病房最初6 h数据,LightGBM效果最好,AUC达0.845.LightGBM应用当前数据比累积数据获得更高的AUC、精确度和召回率,随机森林、支持向量机和逻辑回归反之.结论 利用LightGBM对重症老年患者进行急性肾损伤早期连续预测切实可行,仅基于重症监护病房前6 h数据的预测结果就可以达到24 h积累数据的预测效果.此外,不同模型对数据的接收能力和适用性不同,LightGBM在当前数据中表现优于累积数据,其他3种模型在累积数据中表现
作者：邬金鸣；孙海霞；王嘉阳；钱庆
来源：首都医科大学学报 2022 年 43卷 4期
