目的:基于集成学习算法建立患者再入重症监护病房(intensive care unit,ICU)的风险预测模型,并比较各个模型的预测性能.方法:使用美国重症医学数据库(medical information mart for intensive care,MIMIC)-Ⅲ,根据纳入、排除标准筛选患者,提取人口学特征、生命体征、实验室检查、合并症等可能对结局有预测作用的变量,基于集成学习方法随机森林、自适应提升算法(adaptive boosting,AdaBoost)和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)建立再入ICU预测模型,并比较集成学习与Logistic回归的预测性能.使用五折交叉验证后的平均灵敏度、阳性预测值、阴性预测值、假阳性率、假阴性率、受试者工作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUROC)和Brier评分评价模型效果,基于最佳性能模型给出重要性排序前10位的预测变量.结果:所有模型中,GBDT(AUROC =0.858)优于随机森林(AUROC =0.827),略好于 AdaBoost(AUROC =0.851).与Logistic回归(AUROC = 0.810)相比,集成学习算法在区分度上均有较大的提升.GBDT算法给出的变量重要性排序中,平均动脉压、收缩压、舒张压、心率、尿量、血肌酐等变量排序靠前,相对而言,再入ICU患者的心血管功能和肾功能更差.结论:基于集成学习算

作者：林瑜；吴静依；蔺轲；胡永华；孔桂兰

来源：北京大学学报（医学版） 2021 年 53卷 3期