基于机器学习算法构建术后谵妄风险预测模型的研究进展

术后谵妄(POD)是老年患者术后常见的严重并发症，表现为注意力及认知功能急性障碍，可导致住院时间延长、死亡率增高，并且增加个人与社会的经济负担。术前早期预测POD有助于减少或逆转其发生，对改善患者预后及减轻社会负担具有重要意义。近年来机器学习的深度发展促使更加高效可靠的POD预测模型不断发展完善，极大提高了POD风险的预防及临床诊疗水平，笔者对基于机器学习构建术后谵妄预测风险模型进展作一综述。