可解释的机器学习模型用于预测重症监护病房中免疫功能受损患者28天全因死亡率:基于MIMIC-IV数据库的回顾性队列研究
Zhengqiu Yu1,2, Lexin Fang3, Yueping Ding4
1School of Medicine, Xiamen University, 422 South Siming Road, Xiamen, 361005, Fujian, China.
European journal of medical research
|May 3, 2025
概括
一种可解释的机器学习模型准确地预测了免疫功能低下的ICU患者的28天死亡率. 关键预测因素包括尿量,BUN和并发症,有助于临床决策.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 关键护理医学 关键护理医学
- 机器学习用于医疗保健
背景情况:
- 准确预测免疫功能低下的ICU患者的死亡率对于资源分配和临床决策至关重要.
- 现有的模型可能缺乏解释性,阻碍了临床信任和采用.
- 易受伤害的免疫受损人群需要专门的预测工具.
研究的目的:
- 开发和验证一种可解释的机器学习 (ML) 模型,用于预测28天全因死亡率.
- 确定影响这一患者群体死亡风险的关键临床因素.
- 评估开发的ML模型的临床实用性.
主要方法:
- 对免疫功能低下的ICU患者的MIMIC-IV数据库 (2008-2019) 的回顾性分析.
- 开发和评估十个ML模型,包括支持矢量机 (SVM).
- 使用了SHapley添加式扩展 (SHAP) 进行模型解释性和决策曲线分析 (DCA) 以获得临床实用性.
主要成果:
- 该SVM模型实现了最高的性能,AUROC为0.863和AUPRC为0.678.
- 确定的显著预测因素包括24小时尿量,血液尿素 (BUN),转移性固体瘤,查尔森并发症指数 (CCI) 和国际规范化比率 (INR).
- SHAP分析为死亡率预测提供了特征特定的见解.
结论:
- 可解释的ML模型显示出预测免疫功能低下的ICU患者28天死亡率的前景.
- 尿量,BUN,转移性固体瘤,CCI和INR都是重要的预测指标.
- 这些模型和确定的因素可以支持临床实践和资源管理.
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