利用机器学习预测拔管失败

一项观察性研究正探索利用机器学习构建预测工具，评估重症监护室（ICU）使用呼吸机的成年患者拔管后发生拔管失败的风险。拔管失败指拔管后 7 天内需重新插管、实施颈部辅助呼吸手术或死亡，研究将对比 5 种机器学习模型的预测表现。该工具基于两所医院的患者数据进行构建与测试，患者在 7 天随访期内接受常规照护，模型不直接用于治疗决策。