简介：摘要急性胰腺炎(acute pancreatitis, AP)是临床医生面临的常见疾病，其中重症急性胰腺炎（severe acute pancreatitis，SAP）病死率较高，因此早期识别可能发展为SAP的患者对于指导治疗意义重大。机器学习是一种多层描述的表征学习，从已有数据中分析挖掘获得规律，并利用这些规律对未知数据做出预测的算法。本研究基于机器学习建立了一个SAP预测评分系统，其可在入院24 h对患者SAP风险进行预测，预测准确率高达87.36%，AUC 94.11%。该模型可以更好的辅助临床决策和治疗，指导医生更早的进行相关干预。
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