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基于机器学习的肠梗阻术后早期并发症预测模型构建及多中心验证研究

研究人员针对肠梗阻术后早期并发症风险预测难题，开发了基于随机森林(RF)算法的多中心预测模型。通过分析396例患者数据筛选出POSSUM生理评分、胶体输注量等8项关键指标，模型AUROC达0.788，并在4个外部验证队列中保持0.720-0.817的稳定性能。该研究创新性地构建 ...