目的:使用机器学习中极限梯度提升（XGBoost）算法构建心脏外科术后患者发生急性肾损伤（AKI）的风险预测模型，探讨心脏外科术后患者发生AKI的危险因素和保护因素。方法:纳入美国重症监护医学信息数据库Ⅲ（MIMIC-Ⅲ）中全部接受心脏外科手术患者的临床资料，按术后14 d内是否发生AKI分为AKI组和非AKI组，并比较两组患者的临床特征。在五折交叉验证的基础上，分别采用XGBoost和Logistic回归法建立心脏外科术后AKI预测模型，并比较两种模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC）。采用沙普利加和解释法（SHAP）解释XGBoost的输出模型。结果:共纳入6 912例心脏外科术后患者，其中5 681例（82.2
作者：熊伟；张力凡；佘凯；许果；白上林；刘炫
来源：中华危重病急救医学 2022 年 34卷 11期
