基于机器学习的急性肾损伤预测模型构建与临床应用优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

急性肾损伤（AcuteKidneyInjury，AKI）是一种常见且严重的临床综合征，近年来，随着人口老龄化进程的加速、慢性疾病发病率的不断攀升以及复杂手术和治疗手段的广泛应用，AKI的发病率呈现出逐年增加的趋势。在住院患者中，AKI的发生率可高达10%-20%，而在重症监护病房（ICU）中，这一比例更是高达30%-50%。AKI不仅会显著增加患者的病死率，还会延长患者的住院时间，给患者家庭和社会带来沉重的经济负担。据统计，重症AKI患者的住院病死率可高达50%以上，且存活患者后