危重症指标相关性分析模型

摘要

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.