【摘 要】
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急性肾损伤（acute kidney impairment,AKI）是重症监护病房（intensive care unit,ICU）最常见的并发症和致死因素之一,具有较高的发病率和死亡率。建立AKI早期预测模型,寻找关键风险因素,有助于对AKI风险患者进行及时干预、指导临床决策。研究数据来自开源重症数据库MIMIC-III,共提取30020例患者（AKI患者17222例,Non-AKI患者1279
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急性肾损伤（acute kidney impairment,AKI）是重症监护病房（intensive care unit,ICU）最常见的并发症和致死因素之一,具有较高的发病率和死亡率。建立AKI早期预测模型,寻找关键风险因素,有助于对AKI风险患者进行及时干预、指导临床决策。研究数据来自开源重症数据库MIMIC-III,共提取30020例患者（AKI患者17222例,Non-AKI患者12798例）的临床信息,包括人口学信息、入院信息、血液学指标、生命体征、危重症评分、用药信息、合并症及干预措施等信息,并计算血液学指标和生命体征的统计值（如最大值、最小值、平均值等）,最终构造出107个特征。将所有患者按4:1随机划分为训练集与独立测试集,使用逻辑回归、随机森林、Light GBM、XGBoost及后三者的集成模型,对24h、48h、72h三个时间点进行AKI与Non-AKI预测,以及AKI分级预测,采用精确率、召回率、F1值与AUC评估模型的性能,获取各预测模型的重要特征,并在独立测试集上评估模型性能。实验结果表明,逻辑回归、随机森林、Light GBM、XGBoost及集成模型的性能依次递增,其中集成模型24h、48h、72h三个时间点预测AKI/Non-AKI的AUC值分别为0.923、0.903和0.895;预测AKI-1级/Non-AKI的AUC值分别为0.901、0.883和0.843;预测AKI-2/3级/Non-AKI的AUC值分别为0.932、0.929和0.921。重要特征主要包括:已住院时长、血清肌酐、白蛋白、碳酸氢盐、血尿素氮、葡萄糖、是否使用利尿剂、白细胞计数、心率及体温等,仅使用重要特征时,集成模型仍有较好性能。研究证明,基于ICU患者基本信息、血液学指标、生命体征、危重症评分、用药信息、合并症及干预措施等多种临床信息,决策树提升模型及其集成模型,可有效实现多时间点的AKI风险预测与连续监测,并明确其关键风险因素,辅助临床医生对风险人群进行干预治疗,具有重要的临床应用价值。
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