结合机器学习模型的早产儿ICU死亡风险评估与可解释性分析

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[摘要] 目的 利用机器学习算法预测早产儿重症监护病房（intensive care unit，ICU）死亡风险，为临床医生提供早期诊断和风险评估的辅助决策工具。方法 回顾性收集儿科重症监护数据库中早产儿病例的临床数据。基于最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回归分析和多因素Logistic回归分析，筛选影响早产儿预后的关键临床特征。（剩余8857字）

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