背景：急性肾损伤（AKI）是住院患者常见的危重症之一，患急性肾损伤的影响因素有多方面，并且病症数据获取困难，治疗时间窗口期也短。早期发现AKI对降低死亡率至关重要。
方法：调用MIMIC-IV数据，建立危重症术后患者AKI预测模型。 将1585例重症监护室(ICU)患者按7：3随机分为训练集(n=1109)和预测集(n=476)。对数据进行LASSO回归分析，利用工作特性曲线下面积(AUROC)对模型进行评判，利用Hosmer-Lemeshow(HL)进行拟合度检验。
结果：其中训练集AUC值为0.935（95%可信区间：0.916~0.954），测试集AUC值为0.928（95%可信区间：0.908~0.948），两组AUC值均＞0.7，说明模型具有良好区分度。上述两组AUROC表示该模型具有较好的区分度，两组均大于70%，Hosmer-Lemeshow(HL)检验 显示P>0.05，表明模型拟合度良好。
结论：本次的预测模型可用于手术后AKI患者的识别，为临床医生或住院患者本人能过更快捷的自测风险提供依据。