基于Phoenix标准的儿科脓毒症每日预测机器学习模型研发与验证

来自同一医疗系统的研究人员针对儿科重症监护病房(PICU)脓毒症早期诊断难题，开发了基于电子病历(EMR)数据和Phoenix脓毒症评分标准的机器学习预测模型。研究纳入63,875例PICU病例，通过生命体征、实验室检测等变量构建模型，其中CatBoost模型表现最优(AUROC 0.98，AUPRC 0.83)，为临床提供自动化高风险识别工具，可有效降低脓毒症相关器官功能障碍进展风险。

　　

这项突破性研究聚焦儿科重症监护领域，创新性地将机器学习技术应用于脓毒症早期预警。科研团队利用两家儿科重症监护病房(PICU)的电子医疗记录(EMR)，构建了基于Phoenix脓毒症评分标准的预测模型。研究纳入63,875例临床病例，其中5,248例符合脓毒症诊断标准。

通过整合生命体征、实验室检测数据、人口统计学特征、用药记录及器官功能障碍评分等多维度指标，研究团队对比测试了四种机器学习算法。令人瞩目的是，类别提升(CatBoost)模型展现出卓越性能，其受试者工作特征曲线下面积(AUROC)达0.98(95%CI 0.98-0.98)，精确召回曲线下面积(AUPRC)为0.83(95%CI 0.82-0.83)。

该模型的临床应用价值显著：可实时自动化识别高风险患儿，辅助临床医生在黄金窗口期采取干预措施。研究证实，这种基于常规医疗数据的智能预警系统，能有效阻断脓毒症相关器官功能障碍的进展链，为降低儿科脓毒症病死率提供了创新解决方案。特别值得注意的是，模型采用的Phoenix标准作为最新国际诊断框架，确保了预测结果的临床相关性。