机器学习模型识别老年心衰患者出院后一年功能下降风险

顺天堂大学研究团队基于6,382名老年心衰患者开发XGBoost模型，预测出院后一年功能维持、功能下降或死亡。研究使用前瞻性J-Proof HF Registry，纳入年龄≥65岁、入院前生活独立且住院期间接受物理治疗的患者，从77个候选预测因素中构建Top-10模型，经嵌套留一中心验证，其表现显著优于改良KCL评分和KCL总分。