机器学习模型在儿科重症监护中急性肾损伤早期预测中的应用

儿科重症监护中患者急性肾损伤(AKI)是通过血清肌酐升高来诊断,这只发生在肾损害之后。一旦发生AKI,除了支持性护理外无其他治疗方法,因此识别有风险的患者以防止肾损伤十分重要。该研究建立了一个机器学习模型,以学习疾病前的生理测量模式,并较目前的诊断指南提前48 h预测儿童AKI。