基于长短期记忆网络和Logistic回归的重症监护病房脑卒中患者院内死亡风险预测

目的基于引入注意力机制的长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)和L1正则化的Logistic回归筛选变量，再通过传统的Logistic回归建立重症监护病房(intensive care unit，ICU)脑卒中患者院内死亡风险预测模型并评价模型效果。方法选取重症医学信息数据库(Medical Information Mart for Intensive Care-Ⅳ，MIMIC-Ⅳ)中的脑卒中患者作为研究对象，以是否发生院内死亡作为结局变量，备选预测因子包括人口学特征、合并症、入院48 h内实验室检查和生命体征检查等。将数据根据结局指标以8 ∶2的比例随机进行10次训练集和测试集的划分，在训练集上构建LSTM和L1正则化的Logistic回归模型，在测试集上选取重要程度排名前10的变量的并集纳入Logistic回归建立预测模型，以受试者工作特征曲线下面积(area under curve, AUC)、灵敏度、特异度、预测准确度为指标对模型进行评价，并与未预先进行变量筛选的前进法Logistic回归模型的预测效果进行比较。结果共纳入2 755例脑卒中患者的2 979条ICU入院记录，其中院内死亡记录占17.66%。两个变量筛选模型中，L1正则化的Logistic回归模型的AUC显著优于LSTM模型(0.819±0.031 vs. 0.760±0.018, P < 0.001)，两个模型中重要程度均位于前10的变量包括年龄、血糖和尿素氮。最终预测模型的AUC为0.85，灵敏度为85.98%，特异度为71.74%，预测准确率为74.26%，优于未预先进行变量筛选的前进法Logistic回归模型。结论用引入注意力机制的LSTM和L1正则的Logistic回归筛选出的变量的预测效果较好，具有一定的临床价值。