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基于机器学习的急性肾损伤发生及死亡风险预测：模型构建与临床应用.docx

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基于机器学习的急性肾损伤发生及死亡风险预测：模型构建与临床应用

一、引言

1.1研究背景与意义

急性肾损伤（AcuteKidneyInjury，AKI）是一种常见且严重的临床综合征，其特征为肾功能在短时间内急剧下降。据统计，全球范围内AKI的发病率呈上升趋势，在住院患者中的发生率可达10%-20%，而在重症监护病房（ICU）中，这一比例更是高达30%-50%。AKI不仅会导致患者的住院时间延长、医疗费用增加，还与患者的高死亡率密切相关。研究表明，发生AKI的患者死亡风险是未发生者的3-10倍，即使幸存，也可能发展为慢性肾脏病（CKD），甚至终末期肾病（ES

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