基于机器学习的ICU术后患者财务亏损预测模型研究

《JA Clinical Reports》：Prediction of financial deficits of postoperative patients in the intensive care unit using machine learning

本研究针对ICU管理中难以预测的财务亏损问题，利用机器学习技术开发预测模型。研究人员通过回顾性分析6743例术后ICU患者数据，采用随机森林等算法，基于入院24小时内22项临床指标预测贡献边际低于盈亏平衡点（-909美元）的财务风险事件。结果显示随机森林模型预测效能最佳（AUC=0.859），其中输血治疗和SOFA评分中的呼吸、心血管子系统评分是关键预测因子。该研究为医院资源优化配置和财务风险管理提供了创新工具。

　　

在医疗资源日益紧张的今天，医院管理面临着巨大挑战。重症监护室（ICU）作为提供高强度治疗的特殊单元，其财务可持续性问题尤为突出。由于诊断相关组（DRG）支付体系的固有特点，ICU患者的可变成本常常超过保险报销额度，导致个别患者出现财务亏损。这种"运营亏损"虽不常见，但对医院整体运营构成潜在风险。传统上，序贯器官衰竭评估（SOFA）评分被用于评估患者生理状态严重程度，但其在预测经济结局方面的价值尚未明确。

日本东北大学医院的研究团队在《JA Clinical Reports》发表了一项创新研究，探索利用机器学习技术早期预测ICU术后患者的财务风险。该研究回顾性分析了2017年4月至2021年3月期间6743例术后ICU患者的数据，首次将机器学习应用于ICU财务管理领域。

研究采用的关键技术方法包括：基于诊断程序组合（DPC）系统的医疗索赔数据分析、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBoost）等机器学习算法、以及针对类别不平衡的随机欠采样技术。数据来源于单一三级医院的电子医疗记录，包含22项入院24小时内收集的临床和管理变量。

基线特征

研究队列中财务亏损事件发生率为6.3%（425/6743）。患者平均SOFA评分为3分，ICU死亡率仅0.6%。中位ICU住院时间为1天，中位贡献边际为-58美元。大多数患者贡献边际集中在盈亏点附近，但部分患者存在显著财务亏损。

大额负贡献边际的预测

三种机器学习模型中，随机森林表现最优，曲线下面积（AUC）达0.859，准确率78.5%。特征重要性分析显示，输血治疗、呼吸和心血管SOFA亚评分是预测财务亏损的关键因素。

SOFA评分缺失的敏感性分析

包含SOFA评分缺失患者的敏感性分析显示，模型判别能力与主要分析相当（AUC=0.841），表明结果具有稳健性。

研究结论表明，基于入院首日临床信息的机器学习模型能有效预测ICU术后患者的财务风险。SOFA评分和特定治疗（如输血和呼吸支持）是影响财务结局的关键因素。虽然患者中位ICU住院时间较短可能限制模型的床边直接应用，但早期财务风险预测可为医院资源分配和财务规划提供重要参考。

该研究的创新点在于将机器学习应用于医疗财务管理领域，为医院运营提供了新思路。然而，研究也存在若干局限性：单中心设计可能影响结果普适性；使用估算而非实际成本数据；未进行超参数优化等。未来需要多中心研究进一步验证模型的通用性。

这项研究为平衡医疗质量与财务可持续性提供了重要工具，特别是在DRG支付体系成为主流的背景下，具有重要的实践意义。医疗机构的决策者可以借此早期识别高风险患者，优化资源分配，从而实现医疗质量与财务健康的双赢。