SHapley

使用机器学习算法和 SHapley Additive exPlanations 预测老年患者术后谵妄症的模型

术后谵妄（POD）是老年髋部骨折患者常见且严重的并发症。识别出POD的高危患者有助于改善髋部骨折患者的预后。我们对2014年1月至2019年8月期间接受骨科手术治疗髋部骨折的老年患者（≥65岁）进行了回顾性研究。采用常规逻辑回归和五种机器学习算法建立POD的预测模型。采用逻辑回归方法构建POD预测列线图。计算受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、准确度、灵敏度和精确度来评估不同的模型。使用Shapley加性解释（SHAP）解释个体的特征重要性。约797名患者参加了该研究，POD的发生率为9.28%（74/797）。年龄、肾功能不全、慢性阻塞性肺病 (COPD)、抗精神病药物的使用、乳酸脱氢酶 (LDH) 和 C 反应蛋白用于构建 POD 的列线图，AUC 为 0.71。五种机器学习模型的 AUC 分别为 0.81（随机森林）、0.80（GBM）、0.68（AdaBoost）、0.77（XGBoost）和 0.70（SVM）。六种模型的敏感度范围从 68.8%（逻辑回归和 SVM）到 91.9%（随机森林）。六种机器学习模型的精确度范围从 18.3%（逻辑回归）到 67.8%（SVM）。使用逻辑回归和五种机器学习算法构建了髋部骨折患者 POD 的六种预测模型。机器学习算法的应用可以提供便捷的 POD 风险分层，使老年髋部骨折患者受益。