#时间预测算法_基于超级学习者机器学习算法预测ICU患者急性低血压发作

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背景 急性低血压发作(AHE)，定义为平均动脉压下降至<65mmHg且至少持续5分钟，是重症监护病房(ICU)最严重的不良事件，往往导致重症病人的不良预后。因此，通过预测尽早调整治疗或缩短AHE将非常有意义。

方法 超级学习者(SL)算法是一种集成的机器学习算法，通过专门训练，可以提前10分钟预测AHE。潜在的预测因素包括年龄、性别、护理单位类型、严重程度评分和随时间变化的特征(如机械通气、升压药或镇静药物)，以及提取的生命体征：心率、脉搏血氧浓度和动脉血压。该算法利用重症监护医疗信息数据集(MIMICⅡ)数据库进行训练。内部验证是基于接收器运行的特征性曲线下面积(AUROC)和Brier 分数(BS)。外部验证是使用来自法国巴黎拉里布瓦西埃医院的外部数据集进行的。

结果 在1151例患者中，有826例(72%)患者在ICU住院期间至少发生过1次AHE。每例患者1个随机周期，采用Haar小波变换预处理的SL算法，AUROC为0.929(9