【摘 要】
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患者术前与术中检测指标的选择影响危重症预测的实时性和准确性。目前患者术前和术中检测指标种类繁多，很难找到它们与危重症之间的潜在联系。针对患者检测指标与危重症之间的
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所; 中国科学院大学; 中国科学院重庆绿色智能技术研究院; 陆军军医大学第一附属医院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2018YFC0116704);重庆市科技创新与应用研发项目(No.cstc2019jscx-msxmX0237);四川省科技计划资助(No.2019ZDZX0005，No.2019ZDZX0006，No.2020JDR0006);陆军军医大学第一附属医院伦理委员会批准(No.KY201936)
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患者术前与术中检测指标的选择影响危重症预测的实时性和准确性。目前患者术前和术中检测指标种类繁多，很难找到它们与危重症之间的潜在联系。针对患者检测指标与危重症之间的关联，提出了基于机器学习的危重症核心指标分析模型。模型通过统计方法与斯皮尔曼等级相关系数去除冗余指标，结合XGBoost模型分析各指标对危重症风险预测的贡献，以此作为各指标与危重症之间的相关性，并提取对应危重症核心指标。选取肝衰与肾衰患者数据对模型进行实验验证，结果表明，该模型能有效分析指标与危重症之间的相关性，提取的核心指标在危重症预测中的效果略高于全部指标。
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