使用机器学习在急性心肌梗死合并糖尿病患者中早期分层评估急性肾损伤严重度的风险

这对患者和家属为何重要

心脏病发作和糖尿病本身就令人畏惧，两者并存时会大幅增加住院期间肾脏突然衰竭的风险。本研究提出了一个很实用的问题：能否利用医护人员在入院头24小时内常规收集的信息，早期识别哪些患者最可能随后出现轻度、中度或重度的肾损伤，且在损伤完全显现之前就发现？如果可行，研究团队希望能为医生争取更多时间来保护肾脏，并可能改善患者生存率。

引用: Ruan, L., Qiao, Y., Li, X. et al. Early risk stratification of acute kidney injury severity in patients with acute myocardial infarction and diabetes using machine learning. Sci Rep 16, 12285 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41356-y

关键词: 急性肾损伤, 心脏病发作, 糖尿病, 机器学习, 风险预测