基于可解释机器学习的临床设备相关压力性损伤风险预测模型构建与验证

本研究针对医疗设备相关压力性损伤（DRPI）的高发难题，开发了基于XGBoost算法的可解释人工智能预测模型。研究人员通过SHAP值解析发现住院时长、器械类型等关键风险因子，模型AUC达0.964，为临床提供精准的风险评估工具，推动个性化预防策略制定。

　　

在现代医疗实践中，呼吸面罩、导尿管等医疗器械的广泛使用带来一个隐形威胁——设备相关压力性损伤（Device-Related Pressure Injury, DRPI）。这种因医疗器械长期接触导致的局部组织损伤，不仅增加患者痛苦、延长住院时间，更使医疗成本飙升。数据显示，重症监护病房中DRPI发生率高达26.6%，而普通住院患者也有14%的患病风险。尽管护理领域已有Braden量表等评估工具，但这些传统方法对DRPI的针对性不足，难以应对复杂多变的临床场景。

为破解这一难题，浙江大学医学院附属邵逸夫医院的研究团队开展了一项创新研究。他们采用可解释人工智能技术，构建了能够精准预测DRPI风险的机器学习模型，相关成果发表在《BMC Medical Informatics and Decision Making》。这项研究不仅提供了高效的预测工具，更通过特征重要性分析揭示了关键风险因素，为临床决策提供了科学依据。

研究团队采用多管齐下的技术路线：首先回顾性收集2019-2020年675例患者数据（DRPI组225例，非DRPI组450例），涵盖25项临床特征；运用随机过采样（ROSE）技术处理数据不平衡问题；通过6种机器学习算法（XGBoost、随机森林等）构建预测模型；最后采用SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法解析模型决策逻辑。所有分析均通过Python 3.7.3实现，模型性能以ROC曲线下面积（AUC）等指标评估。

模型性能比较
XGBoost以0.964的AUC值显著优于其他算法（随机森林0.957，逻辑回归0.959），其灵敏度达95.7%，特异性89.8%。校准曲线显示预测概率与实际风险高度吻合，Brier评分仅为0.075，证实模型具有优秀的临床适用性。

关键风险因子解析
SHAP分析揭示五大核心预测因子：

1. 住院时长：超过16天风险陡增（SHAP值>0）
2. 器械类型：使用>3种器械时风险提升83.6%
3. 急诊入院：较择期入院风险增加69.3%
4. 器械材质：棉质与非织造材料风险最高
5. 使用时长：连续使用>3天风险提升68%

临床实用工具开发
研究团队将7个关键特征简化为诺模图（Nomogram），即使不依赖计算机也能快速评估风险。如图4所示，临床人员可根据患者住院天数、器械类型等参数计算总分，对应右侧的风险概率轴即可获得个性化预测结果。

这项研究突破了传统评估工具的局限性，首次将可解释人工智能技术系统应用于DRPI预测领域。其创新价值体现在三个方面：首先，XGBoost模型较传统Braden量表具有更高精度；其次，SHAP分析动态揭示了风险因子的交互作用；最后，UMAP聚类证实高风险患者存在明显特征聚集现象。这些发现不仅为临床护理提供了量化决策支持，更深化了对DRPI发病机制的理解。

值得注意的是，研究也存在单中心回顾性设计的局限性。未来需要通过多中心前瞻性研究进一步验证模型的泛化能力。但无论如何，这项成果标志着压力性损伤预防进入智能化、个性化时代，为实现精准护理奠定了关键技术基础。