【摘 要】
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背景心脏手术相关的急性肾损伤（cardiac surgery-associated acute kidney injury,CSA-AKI）是心脏手术后的主要并发症之一，其对患者的近期和远期生存率都有负面影响。目的 开发基于机器学习技术的预测模型，以此来识别心脏手术中CSA-AKI的高危患者。方法 选取2017年1月1日-2018年6月1日于解放军总医院第一医学中心心血管外科行心脏手术的638例患
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背景心脏手术相关的急性肾损伤（cardiac surgery-associated acute kidney injury,CSA-AKI）是心脏手术后的主要并发症之一，其对患者的近期和远期生存率都有负面影响。目的 开发基于机器学习技术的预测模型，以此来识别心脏手术中CSA-AKI的高危患者。方法 选取2017年1月1日-2018年6月1日于解放军总医院第一医学中心心血管外科行心脏手术的638例患者的临床资料，包括人口学特征、合并症、术前用药、实验室检查结果和手术相关数据等78个变量。采用以下3个机器学习算法：支持向量机（support vector machine,SVM）、决策树（decision tree,DT）和随机森林（random foresst,RF）来构建CSA-AKI的预测模型。通过受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线的曲线下面积（area under the curve,AUC）和决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评估以上预测模型的性能。沙普利可加性特征解释方法 （shapley additive explanation,SHAP）用于预测模型的可视化。结果 在纳入分析的638例中，188例（29.5%）在术后第1周发生CSA-AKI。在3种机器学习算法中，RF模型在性能指标AUC和DCA方面表现最好，其敏感性为0.784，特异性为0.934，准确率为0.927,AUC数值为0.890（95%CI:0.762～1.000），高于DT模型和SVM模型。SHAP图可视化了RF模型在个体水平推断CSA-AKI的风险。在RF变量重要性矩阵图中，排名前10的变量依次为：肌酐清除率、血红蛋白、手术时间、射血分数、术中尿量、左心房直径、手术权重、血清肌酐、术中失血量和体外循环时间。结论 本研究成功建立了用于预测CSAAKI高危患者的机器学习方法，可供临床医生参考并优化治疗策略，以减少术后并发症。
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