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急性胰腺炎(acute pancreatitis, AP)是指多种病因引起的胰酶提前激活,继以胰腺局部炎症反应为主要特征的疾病,其中重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis, SAP)死亡率较高,因此早期识别可能发展为SAP的患者对于指导治疗意义重大。机器学习是一种多层描述的表征学习,从已有数据中分析挖掘获得规律,并利用这些规律对未知数据做出预测的算法。本研究基于机器学习建立了一个SAP预测评分系统,其可在入院24小时对患者SAP风险进行预测,预测准确率高达87.36%,AUC 94.11%。与传统评分相比,该模型预测性能更加优越,可以更好的辅助临床决策和治疗,指导医生更早的进行相关干预。
丁莺,朱涛,何洋,戴淞世,李俊,林永俊,郭秀鏐,郭丰,周道扬. 基于机器学习的急性重症胰腺炎早期预测系统[J]. 中华急诊医学杂志, ,: 1343-1347.