基于可解释贝叶斯加权模型的ICU急性肾损伤患者死亡风险预测

作     者：徐乃岳 凌晨 刘坤 XU Naiyue;LING Chen;LIU Kun

作者机构：上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 上海健康医学院医疗器械学院上海201318 

出 版 物：《软件工程》 (Software Engineering)

年 卷 期：2024年第27卷第6期

页      面：53-58页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：科技部国家重点研发计划“主动健康和老龄化科技应对”重点专项(2020YFC2008700) 国家自然科学基金项目:基于贝叶斯网络预测ICU术后患者死亡风险的方法研究(82072228) 

主　　题：贝叶斯网络 急性肾损伤 死亡风险 模型解释 集成模型 

摘      要：基于贝叶斯网络构建贝叶斯加权模型,进行重症监护病房(Intensive Care Unit,ICU)急性肾损伤患者死亡风险预测。以MIMIC-Ⅲ(Medical Information Mark for Intensive CareⅢ)数据库中急性肾损伤患者为研究对象,建立基础贝叶斯分类器,采用AUC(Area Under Curve)和Accuracy进行混合加权计算的集成策略构建贝叶斯加权模型。实验结果表明,贝叶斯加权模型的AUC值为80.8%、Accuracy值为73.2%、F1-score值为72.4%,预测效果优于单独的贝叶斯网络模型、逻辑回归、支持向量机和随机森林。贝叶斯加权模型具有可解释的概率推理流程,对ICU急性肾损伤患者的死亡风险预测有一定的参考价值。