重症医学领域随着社会的进步不断在发展,机械通气治疗法是临床重症病人进行生命支持的重要手段,在患者基础疾病得到治疗与改善之后需要慢慢实现自主呼吸进而脱离呼吸机。传统的脱机方法主要是依据医生临床上的经验进行脱机判断,缺乏理论依据及相关量化指标,经过改进的计划性脱机目前大多依据自主呼吸试验以及单个指标来判断脱机,虽然脱机更加及时但脱机失败率仍然很高,这会给患者、家属以及医院三方带来不良影响。因此,如何帮助机械通气患者实现安全、及时的脱机成为了重症医师工作中面临的重大难题。针对上述提及的问题,本文将机器学习方法引入到机械通气患者脱机预测研究中,旨在辅助临床医师提升患者脱机成功率。本文以某医院重症监护室628例满足脱机基础条件的机械通气患者作为研究对象,建立脱机预测模型,探究影响患者脱机的重要因素。在数据预处理部分,包括对杂乱的原始数据进行清洗、缺失值的识别与处理、数据分箱以及特征编码等。在特征选择部分,采用单变量选择、递归特征消除、LASSO三种方法筛选变量来提升数据的质量。在模型构建部分,基于三个特征子集分别采Logistic Regression、SVM、Random Forest、Adaboost以及Ada-LR算法构建脱机预测模型,并以准确度、灵敏度、特异度和AUC作为模型的度量指标来进行综合评价。研究结果发现,基于递归特征消除子集的Ada-LR组合模型的预测效果最好,准确度、灵敏度、特异度、AUC分别达到了0.81、0.83、0.81、0.90。同时基于文献法以及三个特征子集的共同因素发现,APACHEⅡ评分、械通气时间、年龄等是影响脱机的重要因素。结论表明,基于递归特征消除子集的Ada-LR的组合模型具有良好的预测价值,可以为临床领域脱机预测提供理论依据并辅助临床医师进行脱机。