目的:应用支持向量机(support vector machine,SVM)构建ICU中急性肾功能损伤(acute kidney injury,AKI)患者住院死亡风险预测模型,并比较其与ICU中常用的简化急性生理评分(the simplified acute physiology scoreⅡ,SAPS-Ⅱ)的预测性能。方法:使用重症监护医学信息市场(medical information mart for intensive careⅢ,MIMIC-Ⅲ)数据库作为数据来源。根据2012年国际改善全球肾脏病预后组织(Kidney Disease:Improving Global Outcomes,KDIGO)发表的《急性肾损伤临床实践指南》选取MIMIC-Ⅲ数据库中的AKI患者,使用SAPS-Ⅱ中所用到的全部变量构建SVM模型,同时,使用MIMIC-Ⅲ数据库定制本地化的SAPS-Ⅱ模型,并比较其与SVM模型的性能优劣。模型性能的评价方法使用五折交叉验证,评价指标使用受试者工作特征曲线下面积(area under the receiver operation characteristic curve,AUROC)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、灵敏度、特异度和准确率。此外,使用Bland-Altman图评估两模型预测结果的一致性。结果:共纳入19 044例AKI患者,死亡率为13.58%。五折交叉验证的结果显示,SVM模型和定制版SAPS-Ⅱ模型的平均AUROC分别为0.86和0.81,差异有统计学意义(t=13.0,P<0.001),SVM模型和定制版SAPS-Ⅱ模型的平均RMSE分别为0.29和0.31,差异有统计学意义(t=-9.6,P<0.001)。在灵敏度和约登指数方面,SVM模型也均优于定制版的SAPS-Ⅱ模型,差异均具有统计学意义(P分别为0.002和<0.001)。Bland-Altman图显示当患者死亡风险极高或者极低时,两模型预测结果的一致性较好。当患者死亡风险的不确定性较大时,两模型预测结果的一致性较差。结论:相比于传统的SAPS-Ⅱ模型,SVM模型的预测性能更优,且当患者的死亡风险不确定时,这种优势尤其明显;SVM模型更有利于AKI患者的死亡风险识别与早期干预,能有效地帮助ICU临床医生提高医疗质量,有很强的临床应用价值。
目的:基于三种机器学习算法——支持向量机(support vector machine,SVM)、分类回归树(classification and regression tree,CART)和随机森林(random forest,RF),构建重症监护室(intensive care unit,ICU)患者的ICU入住时长(length of ICU stay,LOS-ICU)分类预测模型,并与传统的定制版简化急性生理功能评分Ⅱ(simplified acute physiology scoreⅡ,SAPS-Ⅱ)模型进行比较。方法:使用美国大型重症医疗数据库(medical information mart for intensive careⅢ,MIMIC-Ⅲ),以ICU患者是否发生超长LOS-ICU(prolonged LOS-ICU,pLOS-ICU)作为结局指标,构建定制版SAPS-Ⅱ、SVM、CART和RF模型,使用递归特征消除法进行特征选择,基于五折交叉验证找出最佳预测模型。模型的预测性能评价指标包括Brier评分、受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线下面积(area under the ROC curve,AUROC)和估计校准度指数(estimated calibration index,ECI),模型性能指标之间的比较使用双侧t检验。使用本研究中预测性能最好的模型识别出来的各预测变量重要性排序结果,给出重要性排序前五位的预测变量。结果:最终共纳入40200例ICU患者,发生pLOS-ICU的患者23.7%。其中,男性患者57.6%,患者平均年龄为(61.9±16.5)岁。五折交叉验证结果显示,相比于定制版SAPS-Ⅱ模型,三种机器学习模型的预测性能在各个指标上均有明显提升,且差异均具有统计学意义(P<0.01)。其中,RF模型在综合预测性能、区分度与校准度三个方面均表现最优,其Brier评分、AUROC和ECI分别为0.145、0.770和7.259。校准曲线结果显示,在高pLOS-ICU发生风险的ICU人群中,RF模型倾向于略微高估其风险;在低pLOS-ICU发生风险的ICU人群中,RF模型倾向于略微低估其风险。基于性能最优的RF模型识别的对pLOS-ICU预测最重要的五个变量依次为年龄、心率、收缩压、体温和动脉血氧分压与吸入氧分数之比。结论:基于机器学习方法构建ICU患者
