基于机器学习的心脏移植围术期预后预测模型的范围综述

心脏移植是终末期心力衰竭最有效的治疗手段，围术期预后受供体、受体及手术等多维度因素综合影响，其并发症发生率和死亡率仍然是临床面临的重大挑战。因此，围术期预后预测对优化患者筛选、精准风险分层评估、改善移植后管理至关重要。传统风险分层工具因基于有限变量的线性假设，在个体化预测方面存在明显局限。目前，相较于多元回归分析等传统统计学方法的预测模型，机器学习预测模型可以通过整合复杂临床大数据以提升预测准确性，充分捕捉变量间的非线性关系和动态交互效应，识别影响移植后死亡率的关键变量，并构建预测工具。但该领域的研究仍处于探索阶段，现有预测模型的性能比较、临床转化、结局指标测量方法、机器学习算法、预测因子异质... View More