简介：摘要肝样细胞由胚胎干细胞、诱导多能干细胞、外周血单核细胞或其他成体细胞等非肝脏来源的细胞在不同诱导培养条件下逐步分化而成，其形态类似于原代肝细胞，具备合成、摄取、分泌和药物代谢等功能，是体外预测和评估药物性肝损伤的理想细胞模型。不同来源的肝样细胞在研究药物代谢和毒性方面各有优缺点，改进诱导策略和培养体系有助于获得功能更加成熟的肝样细胞。

简介：摘要目的探讨小鼠生理性老化过程中心肌内外膜力学参数的改变。方法选择月龄从3周到24月的C57BL/6的小鼠50只，常规超声和分层斑点追踪技术(LS-STE)评估不同月龄(每组10只)小鼠的心肌力学改变；应用HE和Masson三色法评估小鼠生理性老化过程中的心肌病理学改变。结果不同月龄小鼠常规超声所测参数表现为明显的增龄性改变(均P<0.05)；LS-STE所测指标提示在生理性老化过程中，小鼠左室径向应变及内膜下、外膜下纵向应变、环向应变值逐渐减低(均P<0.05)；与3周组相比，14月龄组小鼠的内膜下纵向应变值显著减低[(－23.49±2.32)比(－17.19±2.28)，P<0.05]；与3周组相比，24月龄组小鼠的径向应变值[(32.90±5.01)比(21.80±5.54)]、内膜下纵向应变值[(－23.49±2.32)比(－15.44±2.27)]、外膜下纵向应变值[(－13.23±3.19)比(－7.59±2.21)]、内膜下环向应变值[(－25.93±4.09)比(－20.31±4.08)]和外膜下环向应变值[(－9.30±1.92)比(－6.01±1.04)]减低(均P<0.05)。HE及Masson三色法提示老化过程中小鼠心肌组织光镜下表现为心肌横截面积增大，纤维组织增生。结论LS-STE可以精确地评估小鼠模型老化过程中的心功能变化及心肌病理学改变，为评估抗心肌老化提供了新的工具。

简介：摘要等时替代模型（ISM）是探索身体行为与健康结局之间真实关联的有力工具，在大型自然人群队列研究中具有突出的应用潜力。本文系统介绍ISM的原理和具体分析中的实现方法，以期为国内身体行为相关的流行病学研究提供分析思路。通过西北区域自然人群队列研究陕西省人群基线调查数据，分别采用单一活动模型、分割模型以及ISM分析身体活动与心血管疾病的关联，比较不同模型优缺点，展示ISM在量化身体活动健康风险研究中的优势。ISM可以较好量化身体活动与健康结局的真实关联，在流行病学研究中具有广泛的应用价值。

简介：摘要目的探讨改良牛舌模型在高年资助产士培训中的应用效果。方法采取便利抽样法，2018年8月—2019年8月选取上海市第一妇婴保健院东院、西院、南院3个院区及其他省市前来培训的高年资助产士140名为研究对象。对其进行理论知识和操作培训，采用改良牛舌模型进行操作培训。比较培训前后助产士的理论和技能考核成绩及其对培训的满意度。结果培训后助产士的理论与技能考核成绩均高于培训前，差异有统计学意义（P<0.01）。140名助产士对培训项目均非常满意。结论采用改良牛舌模型进行培训能够提高高年资助产士的理论和操作技能，值得临床推广应用。

简介：摘要经外周静脉置入中心静脉导管（PICC）引发的导管相关性静脉血栓（PICC-RVT）是置管患者最严重的并发症之一。肿瘤患者PICC-RVT发病率高，是导致非计划性拔管的首要原因，不仅增加了住院费用、还延长了住院时间。PICC-RVT可防难治，转变既往"重治疗、轻预防"的临床思维，开发针对肿瘤患者的PICC-RVT风险预测模型，可提前评估患者的血栓发病风险，有助于PICC-RVT的分层防治，降低PICC-RVT发病率并改善其不良结局。本文就国内外已发表的PICC-RVT风险预测模型展开综述，为临床医护人员基于各专科病种特点选择合适的血栓风险预测工具提供参考。

简介：摘要目的构建护士群体职业性肌肉骨骼疾病（WMSDs）发生风险的预测模型并验证，以期对护士WMSDs高危人群的筛查提供科学和客观的参考工具。方法本研究为横断面研究。采用便利抽样法，于2021年3—7月选择北京市25所医院的1 050名临床护士为研究对象，通过发放肌肉骨骼疾患调查表对WMSDs发生的风险因素进行研究。将所有调查对象按7︰3的比例随机分为训练集（n=715）和验证集（n=304），训练集建立模型；采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价风险模型的预测能力，并用验证集验证。最终发放调查问卷1 050份，回收有效问卷1 019份，有效回收率为97.05%。结果1 019名护士群体WMSDs的周发生率为84.0%（856/1 019），年发生率为86.7%（883/1 019）；颈部是WMSDs发生率最高的部位，其周发生率与年发生率分别为70.3%（716/1 019）和70.1%（714/1 019）。多因素Logistic回归分析结果显示，年龄≥40岁（P<0.001）、紧张的工作氛围（P<0.001）、前倾的颈部姿势（P=0.002）、每日从事同样的工作（P=0.039）、需要常与患者打交道（P=0.012）、背部长时间保持同一姿势（P=0.002）是护士群体WMSDs周发生的风险因素；年龄≥40岁（P=0.001）、无安全防护培训（P=0.003）、高学历（P=0.041）、紧张的工作氛围（P=0.005）、大幅前倾的颈部姿势（P=0.008）、需要常与患者打交道（P=0.001）、工作涉及寒冷或气温变化（P=0.017）、休息时间不足（P=0.019）、经常替班（P=0.035）、工作中躯干经常重复同一动作（P=0.025）、手部弯曲（P=0.006）是护士群体WMSDs年发生的影响因素。基于以上筛选变量分别建立预测护士群体WMSDs周发生与年发生风险的列线图模型，结果显示，该模型在训练集中的AUC值分别为0.794（95%CI：0.750~0.838）与0.789（95%CI：0.718~0.860）。验证集进一步证实了列线图模型的预测能力，预测护士群体WMSDs周发生与年发生风险的AUC值分别为0.782（95%CI：0.729~0.835）与0.794（95%CI：0.721~0.868）。结论该列线图模型对护士群体WMSDs的发生风险具有良好的预测能力，可有助于筛选高风险人群并及时给予有效干预。

简介：摘要目的了解在线医疗社区用户对脑卒中疾病信息的需求，为开展符合脑卒中患者需求的医疗护理服务奠定基础。方法采用数据挖掘的方法，研究对象为3个中文在线医疗社区中与脑卒中有关的提问记录，通过爬虫代码采集2020年8月1日—2021年7月31日的数据，进行数据清洗和分词后采用潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型挖掘主题特征。结果在线医疗社区提问记录的主题特征分析显示，LDA模型将33 731条提问记录划分4个方面和8个主题的信息需求，分别为症状的识别和应急处理（症状、突发症状和应急措施）、医疗诊治（检查和治疗、医疗诊断、手术）、康复保健（起居照顾、饮食和药物）、患者和照顾者心理护理知识需求（患者或照顾者对疾病预后的担心）。结论基于LDA主题模型的研究结果可反映脑卒中用户关于在线医疗社区的信息需求，为脑卒中专病护理信息需求及其结构化健康教育的开展提供了发展方向和信息支撑。

简介：摘要目的筛选脊柱外科患者术后发生静脉血栓栓塞症（VTE）的危险因素，建立风险预测模型并进行外部验证。方法本研究为病例对照研究，采用方便抽样的方法，选取2019年5月—2021年4月中南大学湘雅二医院收治的93例行脊柱手术并发生VTE的患者为血栓组，并选同期100例行脊柱手术未发生VTE的患者作为对照组。采用自行设计的脊柱外科手术患者发生VTE的相关危险因素调查表对患者进行调查。采用二项Logistic回归分析脊柱外科患者术后发生VTE的危险因素，应用R软件建立列线图预测模型。选择2021年5—6月脊柱外科46例患者（发生、未发生VTE患者各23例）对预测模型进行验证。结果年龄[OR=1.603，95%置信区间（CI）：1.036~2.483]、手术时间（OR=0.253，95%CI：0.123~0.518）、使用内固定（OR=0.128，95%CI：0.043~0.384）、应用骨水泥（OR=0.176，95%CI：0.048~0.652）、D-二聚体（OR=0.360，95%CI：0.147~0.884）、血浆纤维蛋白原降解产物（OR=0.024，95%CI：0.006~0.091）是脊柱外科患者术后发生VTE的危险因素。根据危险因素建立预测模型，模型的准确度为0.865，灵敏度为0.742；对模型进行外部验证，准确度为0.761，特异性为0.565，受试者工作特征曲线下面积为0.810。结论年龄、手术时间、使用内固定、应用骨水泥、D-二聚体、血浆纤维蛋白原降解产物是脊柱外科患者术后发生VTE的危险因素；根据危险因素建立的预测模型能够预测脊柱外科患者发生VTE的风险。

简介：摘要目的调查双相情感障碍（PBD）患儿家长的心理危机现状并建立风险预测模型，以期能为医护工作者早期筛查家长心理健康状况提供一定的参考依据。方法本研究为横断面研究，采用方便抽样法，选取2020年1月—2021年5月在浙江省温州医科大学附属第二医院治疗的478名PBD患儿的家长作为研究对象，并按2︰1的比例随机分为建模组（318名）和验证组（160名）。使用一般资料调查表和症状自评量表进行问卷调查，使用单因素分析和Logistic回归进行建模组心理危机影响因素分析，使用H-L检验和受试者工作特征曲线验证模型的预测效能。结果318名PBD患儿家长心理危机检出率为25.7%，其中建模组的检出率为26.1%，验证组的检出率为25.0%。是否首发（OR=2.337，P<0.05）、家长性别（OR=1.846，P<0.05）、自评照顾负担（OR=3.527，P<0.05）、宗教信仰（OR=3.113，P<0.05）和患儿年龄（OR=1.969，P<0.05）是PBD患儿家长心理危机发生的预测因素。结论医护工作者需善于观察患儿家长的心理状况，提前预测家长发生心理危机的风险性，并及时按风险等级进行针对性干预，以提高家长的心理适应能力，改善家长的心理健康状况。

简介：摘要目的探讨行胸腹部手术后引流管拔除患者手术切口愈合不良发生的独立危险因素，建立手术切口愈合不良的风险预测模型。方法采用便利抽样法选取2020年7—12月青岛大学附属医院的545例胸腹部手术患者，根据患者是否发生切口愈合不良将其分为术后切口愈合不良组（n=87）和无切口愈合不良组（n=458）。采用Logistic回归分析对手术切口愈合不良的危险因素进行分析并构建风险预测模型，应用受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积检验模型预测效果，并选取230例患者进行模型预测效果验证。结果本研究最终纳入渗液持续时间、血清白蛋白、有无切口感染、置管时渗液量和置管时间5个影响因素构建风险预测模型，模型公式为Z=4.608+4.855×渗液持续时间+3.173×血清白蛋白+3.739×切口感染+2.271×置管时渗液量+0.466×置管时间。本模型ROC曲线的曲线下面积为0.773（95%置信区间：0.678~0.868），Youden指数最大值为0.549，灵敏度为0.742，特异度为0.807。结论胸腹腔手术患者引流管拔除后切口愈合不良风险预测模型能较好地预测切口愈合不良的发生风险，可以为临床医护人员及时对高危患者采取预防性管理措施提供依据。

简介：摘要目的探讨影响卵巢上皮性癌（卵巢癌）患者预后的相关因素，构建列线图预测模型，对卵巢癌患者的预后进行评估。方法回顾性分析2016年8月11日至2018年7月11日在陆军军医大学第一附属医院进行初始治疗的208例卵巢癌患者的临床病理资料，包括年龄、术前有无腹水、有无新辅助化疗、手术方式、病理类型、病理分化程度、手术病理分期以及术前和化疗后血清癌相关抗原125（CA125）水平、人附睾蛋白4（HE4）水平、血小板计数、血小板计数/淋巴细胞计数比值（PLR）。对影响卵巢癌患者无进展生存时间（PFS）的相关因素进行单因素和多因素Cox比例风险模型分析，并以此建立卵巢癌患者PFS的列线图预测模型，评估其预测卵巢癌患者PFS的效能。结果单因素分析显示，有无新辅助化疗、病理类型、病理分化程度、手术病理分期以及术前和化疗后血清CA125、HE4水平、血小板计数、PLR均与卵巢癌患者PFS预后显著相关（P均<0.05）；多因素分析显示，手术病理分期、术前PLR、化疗后血清CA125水平、化疗后血清HE4水平均为影响卵巢癌患者PFS的独立因素（P均<0.01），以此建立的卵巢癌患者预后的列线图预测模型的一致性系数为0.749（95%CI为0.699~0.798），该模型具有显著的预测效能。结论基于手术病理分期、术前PLR、化疗后血清CA125水平和化疗后血清HE4水平这4个临床病理指标构建的列线图预测模型，有效预测卵巢癌患者初始治疗后的无进展生存情况，可帮助临床医师筛查高危患者并提供个体化治疗，以改善卵巢癌患者的预后。

简介：摘要目的联合运用多个指标建立老年患者急性上消化道再出血（AUGIRB）风险模型。方法回顾性分析2018年7月至2020年12月上海市第一人民医院收治的161例老年（年龄≥65岁）急性上消化道出血（AUGIB）患者的临床资料，根据是否合并消化道再出血分为再出血组（31例）和无再出血组（130例）。应用单因素分析筛选AUGIRB相关危险因素，Logistic回归分析筛选AUGIRB独立预测指标，构建预测模型。通过受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估预测模型对AUGIRB的预测能力，确定最佳截断值，计算优势比（OR）及其95%可信区间（95%CI）。运用Bootstrap重抽样法对模型的预测能力进行内部验证。结果单因素分析发现，口服抗凝药物和抗血小板药物、白蛋白（ALB）、血小板计数（PLT）、格拉斯哥-布拉奇福德出血评分（GBS）、D-二聚体、纤维蛋白原（FIB）和国际标准化比值（INR）对老年患者是否发生AUGIRB有显著影响。多因素Logistic回归分析显示，口服抗血小板药物（OR＝11.150，95%CI：1.888~65.852，P<0.05）、GBS评分（OR＝2.503，95%CI：1.523~4.114，P<0.05）为老年患者合并AUGIRB的独立危险因素，ALB（OR＝0.764，95%CI：0.626~0.932，P<0.05）和FIB（OR＝0.065，95%CI：0.011~0.370，P<0.05）为老年患者合并AUGIRB的保护因素。上述4个指标联合预测模型的AUC为0.979。模型预测能力的内部验证表明，C指数为0.986。结论研究中拟合的预测模型预测准确率较高，对老年患者合并AUGIRB的判断有一定参考价值。

简介：摘要目的探讨急诊科患者30 d死亡危险因素，采用列线图构建预测模型并进行验证。方法采用回顾性队列研究方法，收集2021年1月1日至6月30日常德市第一人民医院急诊科收治的1 091例患者的临床资料，其中1月1日至3月31日的741例患者为建模组，4月1日至6月30日的350例患者为验证组。收集患者的一般资料、入急诊科首次生命体征和实验室检查结果，计算改良早期预警评分（MEWS），并记录30 d转归。采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选出30 d死亡的危险因素；根据多因素分析结果构建30 d死亡的列线图模型，采用受试者工作特征曲线（ROC曲线）评估所建模型的一致性，采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价预测模型的拟合程度。结果最终1 091例患者均纳入分析，其中建模组741例，男性356例、女性385例，年龄（51.42±17.33）岁，30 d病死率为28.88%；验证组350例，男性188例、女性162例，年龄（52.88±16.11）岁，30 d病死率为24.00%。单因素分析结果显示，年龄、入急诊科时主要诊断、意识、呼吸频率（RR）、收缩压（SBP）、心率（HR）、脉搏血氧饱和度（SpO2）、MEWS评分、红细胞沉降率（ESR）、降钙素原（PCT）、体质量指数（BMI）可能是急诊科患者30 d死亡的危险因素；进一步纳入多因素分析结果显示，MEWS评分〔优势比（OR）＝14.22，95%可信区间（95%CI）为1.46~138.12〕、ESR（OR＝46.71，95%CI为20.48~106.53）、PCT（OR＝4.97，95%CI为2.46~10.02）、BMI（24.0~27.9 kg/m2：OR＝37.82，95%CI为14.69~97.36；≥28.0 kg/m2：OR＝62.11，95%CI为25.77~149.72）是急诊科患者30 d死亡的独立危险因素（均P<0.05）。根据多因素分析筛选出的变量构建列线图模型，建模组模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.974（95%CI为0.753~0.983），验证组模型的AUC为0.963（95%CI为0.740~0.975）；Hosmer-Lemeshow检验显示，列线图模型的预测结果与实际情况差异无统计学意义（χ2＝1.216，P＝1.270）。结论MEWS评分联合BMI、ESR、PCT建立的预测模型可以科学、有效地预测急诊科患者30 d转归。

简介：摘要急性心肌梗死（AMI）的院内病死率高，严重威胁患者生命健康。目前许多国家和地区已经建立了多种用于预测AMI患者院内死亡风险的客观评估模型，在对不同危险分层的患者拟定治疗方案时提供了重要的决策辅助支持。随着人工智能的兴起，许多新的建模方法也在传统建模的基础上显示出一定的优势。本文将对常用的以及新近构建的AMI院内死亡风险预测模型进行系统介绍，以期为医护人员在临床中应用模型辅助决策提供帮助，并为将来建立更为安全有效的风险预测模型提供参考。

简介：摘要经典的BCR/ABL阴性骨髓增殖性肿瘤(MPN)是一组起源于造血干细胞(HSC)的恶性克隆性髓系肿瘤，包括真性红细胞增多症(PV)、原发性血小板增多症(ET)和原发性骨髓纤维化(PMF)。2005年MPN患者存在JAK2V617基因突变被首次报道，JAK2、MPL和CALR突变为MPN的常见驱动基因突变。近年，随着二代测序技术在临床的广泛应用，MPN的非驱动基因突变谱系得以明确，如TP53、ASXL1、EZH2、TET2、IDH1/2及DNAMT3A等突变。为了阐释上述基因突变在MPN发病过程中的作用机制，相关研究者构建了一系列小鼠模型。笔者就伴不同基因突变的MPN小鼠模型及其在新药临床前研究中应用现况进行阐述。

简介：摘要目的分析自动机器学习（autoML）模型预测孕早期子痫前期风险的效果。方法选取2017年1月—2020年10月2 180例在济南市第二妇幼保健院建档并于孕12周进行孕检的单胎孕妇，根据整个孕期是否发生子痫前期分为子痫前期组（103例）和对照组（2 077例），比较两组孕妇临床资料和血液学指标差异，分析各指标与子痫前期发生风险的相关性。将纳入研究的孕妇按7∶3的比例随机分为训练集和测试集，应用autogluon autoML算法构建多种机器学习模型，并在训练集中进行训练和交叉验证，比较不同模型的训练和验证准确率。分析各指标在autoML模型中的重要性，以autoML模型和logistic回归模型分别对测试集孕妇孕早期子痫前期的发生风险进行预测，应用受试者工作特征（ROC）曲线对autoML模型和logistic回归模型的预测效能进行评价。结果子痫前期组年龄、孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、饮酒史比例、超敏C-反应蛋白（hs-CRP）、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、血小板分布宽度（PDW）、平均血小板体积、促甲状腺激素（TSH）、β-人绒毛膜促性腺激素水平均显著高于对照组（均P<0.05），游离三碘甲状腺原氨酸（游离T3）、游离甲状腺素（游离T4）、胎盘生长因子（PIGF）、可溶性fms样酪氨酸激酶-1（sFlt-1）、妊娠相关血浆蛋白-A（PAPP-A）均显著低于对照组（均P<0.05）。相关性分析显示，孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、hs-CRP、三酰甘油、AST、TSH、游离T3、游离T4、β-HCG、PIGF、sFlt-1和PAPP-A等与孕早期子痫前期风险的相关性较高；但各指标间的相关性均较低。通过autoML模型算法共构建8类18个模型，基于FastAI的神经网络_L2在训练集（0.963）和验证集（0.971）中的准确率最高；TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等指标重要性较高，游离T4、总胆固醇、孕次、饮酒史、产次和高血压家族史重要性较低。孕早期autoML模型预测子痫前期发生风险的ROC曲线下面积显著高于logistic回归模型（0.984比0.765，P=0.002）；两种预测模型在训练集的预测准确率差异无统计学意义（P>0.05）；autoML模型在测试集的预测准确率和灵敏度均显著高于logistic回归模型（99.54%比98.32%，93.75%比75.00%，均P<0.05）。结论孕早期TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等因素与子痫前期发生风险具有一定相关性，基于孕早期指标的autoML模型对子痫前期发生风险具有较高的预测价值。

简介：无

简介：摘要良性前列腺增生是男性的常见病，动物模型是良性前列腺增生相关研究的重要基础，本文旨在总结目前用于良性前列腺增生相关研究的动物模型，阐述不同动物模型的造模方式、原理、模型的特点以及优缺点，并对未来良性前列腺增生新的动物模型作出展望。

简介：摘要目的筛选与结肠癌预后相关长链非编码RNA（lncRNA），并构建结肠癌预后风险模型。方法数据提取时间：建库至2022年3月1日。从癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载并整理结肠癌转录组数据，构建配对样本lncRNA表达矩阵，利用“edgeR”R包筛选获得差异表达lncRNA（DElncRNA）。对DElncRNA先后行COX回归模型单变量分析、Lasso回归分析、Kaplan-Meier（K-M）生存分析、多元COX回归模型分析，获取预后相关lncRNA。依据多元COX回归模型中回归系数构建结肠癌预后风险模型。通过C指数值、时间依赖的受试者工作特征曲线（ROC）和ROC下的面积（AUC）及K-M生存分析评估模型预测的准确性。对模型中lncRNA构建竞争性内源RNA（ceRNA）网络，对相关的mRNA进行基因本体论（GO）、京都基因与基因组大百科全书数据库（KEGG）富集分析，探索lncRNA影响结肠癌进展的机制。结果整理转录组数据得到5 460个lncRNA，配对样本分析获得DElncRNA 868个，其中上调548个、下调320个。单变量COX回归分析后获得40个lncRNA，经Lasso回归分析过滤共线性因素，得到lncRNA 34个，K-M生存分析后，得出14个候选lncRNA。再进行多元COX回归分析，得到7个预后相关lncRNA（下调：LINC01132；上调：ELFN1-AS1、RP5-884M6.1、LINC00461、RP1-79C4.4、RP4-816N1.7、RP3-380B8.4），依据回归系数构建预后风险模型。模型的C指数值为0.82；3年和5年的AUC值分别为0.79、0.84；进行K-M生存分析提示高低风险组生存率差异有统计学意义（P<0.000 1）。随后构建ceRNA网络，通过KEGG富集分析提示下调lncRNA可能是通过肌动蛋白细胞骨架的调控、癌症中蛋白聚糖、PI3K-Akt信号通路等抑制结肠癌进展，上调lncRNA可能是通过细胞粘附分子、局灶性粘连、吞噬体等通路促进结肠癌进展。结论本研究构建了一个包含7个lncRNA的结肠癌预后风险模型，具有较好预测患者生存预后准确性，每个lncRNA是潜在单独的预后生物标志物，对临床上结肠癌患者预后评估具有一定参考价值。

简介：摘要目的基于多模态磁共振影像组学及临床危险因素构建急性脑卒中机械取栓术后出血转化的列线图模型。材料与方法回顾性分析2017年1月至2020年12月在南京市第一医院就诊的急性缺血性脑卒中患者病例174例，将患者病例随机分为训练集(n=122)和测试集(n=52)，根据治疗后24 h的磁共振图像将患者分成出血转化组和无出血转化组。采用A.K.软件提取弥散加权成像及灌注加权成像病变区影像组学特征并构建影像组学标签。通过多变量Logistic回归筛选最佳预测因子并构建列线图模型。利用受试者操作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线评估模型预测效能。结果每例患者各提取1584个影像组学特征，降维后筛选出15个与卒中出血转化高度相关的特征。ROC曲线显示联合影像组学标签、房颤史、年龄及入院NIHSS评分构建的诺莫图模型预测训练集出血转化的曲线下面积(area under the curve，AUC)为0.979 (敏感度和特异度分别为0.950、0.989)，预测测试集出血转化AUC为0.885 (敏感度和特异度分别为0.836、0.908)，均优于单一影像组学模型(AUC=0.763)或临床特征模型(AUC=0.707)。结论多模态磁共振联合临床特征的影像组学和机器学习可以预测急性脑卒中动脉取栓术后出血转化，且具有较高的可靠性。