ICU患者急性肾损伤发生风险的LightGBM预测模型

• 作者: 冯聪 张政波 张渊 曹德森 李开源 黎檀实
• 来源期刊: 解放军医学院学报
• 学科: 医学
• 关键词: 医疗大数据 MIMIC-Ⅲ数据库 急性肾损伤 LightGBM 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 临床研究论著
• 页码范围: 316-320
• 页数: 5页
• 分类号: R692.5
• 字数: 4323字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5227.2019.04.004

摘要

目的 基于机器学习模型LightGBM构建ICU患者发生急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)的预测模型,为临床医护人员提供辅助决策支持.方法 采用公开的大型ICU数据库重症监护医学信息数据库(MIMIC-Ⅲ)作为数据集,提取1 166例患者,其中男性513例(44.00％),中位年龄70.93岁,75.8％(884例)的患者发展为AKI.以患者入ICU时的生理生化指标为预测变量,预测患者24 h后是否发展为AKI.采用LightGBM构建预测模型,并与logistic回归及随机森林模型进行对比,采用五折交叉验证评价模型性能.结果 结果显示,LightGBM模型对AKI预测的准确率为0.89,AUC为0.92;logistic回归模型和随机森林模型的AUC分别为0.75和0.89,准确率为0.84和0.86.结论 LightGBM在AKI预测模型中表现最优,采用患者入ICU时的生理生化指标,预测模型准确率和AUC可达0.89和0.92.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎檀实	解放军总医院第一医学中心急诊科	162	1180	16.0	26.0
2	曹德森	解放军总医院医学工程保障中心	26	239	9.0	15.0
6	冯聪	解放军总医院第一医学中心急诊科	34	111	7.0	9.0
7	张政波	解放军总医院医学工程保障中心	31	232	9.0	14.0
16	张渊		1	2	1.0	1.0
17	李开源		1	2	1.0	1.0