慢性心力衰竭合并肺部感染患者院内死亡风险预测:基于可解释性机器学习方法
申采玉1
王帅2
周锐盈1
汪雨贺3
高琴4
陈兴智4
杨枢1
1.蚌埠医科大学 卫生管理学院,安徽 蚌埠 2330302.蚌埠医科大学 公共卫生学院,安徽 蚌埠 2330303.蚌埠医科大学附属蚌埠第三人民医院急诊内科,安徽 蚌埠 2330304.蚌埠医科大学 基础医学院,安徽 蚌埠 233030
摘要：目的 使用可解释性机器学习方法预测慢性心力衰竭(CHF)合并肺部感染患者的院内死亡风险.方法 回顾性分析MIMIC-IV数据库中诊断为CHF合并肺部感染的1415例患者病历信息.按病原体种类将患者划分为合并细菌性肺炎(841例)、合并非细菌性肺炎(574例)两个亚组,采用Kaplan-Meier生存曲线描述不同亚组的死亡风险差异.基于单因素分析和LASSO回归筛选特征.分别构建LR、AdaBoost、XGBoost、LightGBM模型,通过准确性、精确度、F1值、AUC等指标比较模型性能,使用eICU-CRD数据库进行外部验证.应用SHAP算法对XGBoost模型进行解释性分析.结果 内部测试集中XGBoost模型预测CHF合并肺部感染患者院内死亡风险的准确性高于其他模型.外部测试集显示,合并细菌性肺炎、合并非细菌性肺炎两亚组中XGBoost模型的AUC值分别为0.691(95%CI:0.654～0.720)、0.725(95%CI:0.577～0.782).相较于其他模型,XGBoost模型表现出了更好的预测能力和稳定性.结论 在预测CHF合并肺部感染患者的院内死亡风险方面,XGBoost模型的综合表现优于其他3种模型.SHAP算法为模型提供了明确解释,有助于临床医生进行决策.
关键词：慢性心力衰竭肺部感染预测模型SHAP算法机器学习
论文发表日期：2024-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1141-1148 )
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