脑出血患者30天死亡率预测装置、方法、设备、介质及程序产品

本发明提供了脑出血患者30天死亡率预测装置、方法、设备、介质及程序产品，涉及医药生物技术领域，本发明分析了MIMIC和eICU‑CRD数据库中的数据。使用Lasso正则化、互信息和递归特征消除(RFE)进行特征选择。训练得到预测模型，并应用了综合的性能指标进行内部验证和外部验证。使用SHAP值解释特征重要性。确定关键预测因素包括急性生理学评分Ⅲ(APSⅢ)、年龄、白细胞(WBC)和白蛋白水平。与传统评分系统如GCS和APSⅢ相比，该模型在预测30天死亡率方面显示出更高的预测准确性，具有更平衡的敏感性和特异性。本发明实施例提出的机器学习方法在预测ICU收治的ICH患者30天死亡风险方面显示出有希望的预后价值。需要注意的是，这些模型仅能作为补充判断不能取代临床判断。