基于可解释机器学习的俯卧位ARDS患者死亡风险预测系统

本发明公开了基于可解释机器学习的俯卧位ARDS患者死亡风险预测系统，基于ARDS患者在接受俯卧位通气治疗前的临床数据，构建具备可解释性的机器学习预测模型，用于识别ICU内高死亡风险人群。通过对原始变量进行预处理、相关性与共线性筛选，并采用Lasso回归选出关键特征，结合多模型训练与交叉验证，确定最优预测模型。在此基础上，引入SHAP方法解释模型决策依据，并构建列线图，实现风险评估结果的可视化表达，提升模型临床可理解性与实用性，从而为精准治疗与资源配置提供辅助支持。