六因子预测肾损伤
从1328个变量中压缩出六个关键因果因子，以最小数据实现精准、动态的肾损伤风险预测。
Zhong, Qin · 李宗仁 · Wang, Dongjin · Jiang, Yi · Liu, Pan · Hebin, Che · Pei, Li · Lu, Xin · 索津莉 · 何昆仑
The Lancet Digital Health 2025
模型将1328个输入变量压缩为六个关键因果因子，大幅降低数据收集负担，便于在电子健康记录系统中直接部署。
与现有指南推荐路径相比，模型在外部验证中平均提前16.35小时检测到CSA-AKI，为临床赢得干预时间窗。
在三个中国的独立中心及美国公共数据库MIMIC-IV和eICU上均取得一致表现，平均AUROC 0.920。