【摘 要】
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随着大数据发展逐渐渗透到医学领域,对于脓毒症的研究也在不断深入。脓毒症是严重感染、创伤及外科手术后的常见并发症,可能引起脓毒性休克、多器官功能障碍综合征,具有高发病率、高死亡率的特点。而且脓毒症早期的治疗十分关键,尽早掌握患者的身体状况尤为重要。此背景下,为了获取患者疾病严重程度,针对性实施救治。本文对脓毒症患者临床数据进行整合,展开脓毒症患者进入ICU早期死亡风险预测研究,主要研究成果有:（1）
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随着大数据发展逐渐渗透到医学领域,对于脓毒症的研究也在不断深入。脓毒症是严重感染、创伤及外科手术后的常见并发症,可能引起脓毒性休克、多器官功能障碍综合征,具有高发病率、高死亡率的特点。而且脓毒症早期的治疗十分关键,尽早掌握患者的身体状况尤为重要。此背景下,为了获取患者疾病严重程度,针对性实施救治。本文对脓毒症患者临床数据进行整合,展开脓毒症患者进入ICU早期死亡风险预测研究,主要研究成果有:（1）开发了脓毒症患者死亡风险分类模型。首先总结整理国内外进行脓毒症死亡风险预测的指标,并且结合医学知识,构建本文预测模型的指标体系。其次提取MIMIC-Ⅲ医学数据库中数据,进行数据清洗,WOE变换重编码。最后利用逻辑回归、XGBoost、决策树、K近邻、支持向量机等5种算法构建分类模型,实现对脓毒症患者死亡风险的分类预测。模型结果显示,效果最好的是XGBoost算法,其在测试集上AUC达到0.91、准确率为0.83、灵敏度为0.84、特异性为0.82。（2）构建了脓毒症患者死亡风险评分卡。首先参照目前已有的ICU患者疾病严重程度评分系统,确定评分卡分值范围。其次根据金融评分卡构建思想,将逻辑回归得到的患者死亡风险概率映射为整数,获得评分卡,总分最高为30分,最低为1分。最后根据概率及医学背景对风险进行分层,得到[1,12)为低风险分数,[12,14)为中低风险分数,[14,17)为中高风险分数,[17,30]为高风险分数。经验证死亡风险评分模型,其AUC为0.79,优于现有的医学评分模型。结果表明,评分卡仅包含9个常规的医学指标,有较好的评估性能,具有临床实际应用价值。本文对脓毒症患者死亡风险进行研究,通过死亡风险评分帮助医生评估患者病情,提供更加有效的治疗方案,从而减少脓毒症的死亡率。这不仅为辅助临床医疗决策提供更多信息,同时对患者预后的改善有重要的参考意义。
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