AI与世界难题 · 医学与药物研发 · Nature (computational biology) · 2026-10-22
用于预测肺炎支原体肺炎患儿肝损伤的机器学习模型的外部验证
原标题: External validation of a machine learning model for predicting liver injury in children with mycoplasma pneumoniae pneumonia
儿童肺炎支原体肺炎（MPP）具有较高的肝损伤风险，但此前一直没有经过验证的预测工具可用于早期识别高危患者。研究利用南京两家中心1321名儿童的数据以及640例的外部验证队列，构建了基于Boruta算法确定的6个易于获取的预测因子—LDH、D-二聚体、CK、年龄、IL-6和CK-MB—的神经网络模型，其表现最佳。训练集AUC为0.914，测试集为0.829，外部验证为0.755；SHAP分析确定LDH是最重要的预测因子，并开发了交互式网络应用以支持早期风险分层。