基于机器学习的颅内出血患者急性肾损伤预测模型构建与临床验证

为解决颅内出血(ICH)患者急性肾损伤(AKI)早期预测难题，研究人员通过MIMIC-IV数据库构建了包含随机生存森林(RSF)、弹性网络(Enet)等10种机器学习模型的预测体系。XGBoost单模型表现最优，组合模型RSF+XGBoost等AUC达1.000，为临床干预决策提供了智能化工具。

　　

当颅内出血(ICH)遇上急性肾损伤(AKI)，临床预后往往急转直下。这项研究从重症监护数据库MIMIC-IV中挖掘了1856例ICH患者数据（非AKI 1633例/AKI 223例），玩转了机器学习界的"全明星阵容"——随机生存森林(RSF)像老练的猎手捕捉生存曲线规律，弹性网络(Enet)如同精准的筛子过滤特征变量，而XGBoost这个"学霸选手"更是在十折交叉验证中斩获满分预测精度(AUC=1.000)。有趣的是，当RSF+XGBoost等组合模型组团出击时，预测性能直接拉满到"开挂"水平。相比传统SOFA和SAPS^II评分，这些算法不仅能提前预警AKI风险，更像给ICU医生装了智能雷达——毕竟在对抗这个死亡率飙升的"沉默杀手"时，早一小时干预可能就多救一条命。