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作者：张展;姜德龙;王庆谚;王鹏琴;
单位：辽宁中医药大学中医学院;辽宁中医药大学附属医院脑病康复二科;
摘要：目的：基于可解释机器学习构建眼针带针康复疗法治疗缺血性脑卒中的临床疗效预测模型。方法：收集2020年1月1日至2024年10月1日于辽宁中医药大学附属医院脑病康复二科病房接受眼针带针康复治疗的470例缺血性脑卒中患者临床资料。运用治疗前后改良Barthel指数（MBI）评分将患者分为有效组（291例）和无效组（179例）。采用随机森林与递归特征消除结合交叉验证筛选影响患者临床疗效的预测因子，根据筛选结果建立7种具有不同原理的代表性机器学习模型，通过接受者操作特征（ROC）曲线、校准曲线和临床决策曲线（DCA）评价最佳模型的预测效果，最后采用沙普利加性解释（SHAP）框架解释最佳模型的预测结果。结果：(1)所有机器学习模型的曲线下面积均在85%以上，其中随机森林模型表现出最佳预测能力，曲线下面积达到0.96，精确率为0.87；(2)校准曲线的预测概率与实际概率体现较好的预测一致性；(3)DCA曲线在0.1～1.0范围内净获益率高于风险阈值，提示模型效果较好；(4)SHAP解释了影响模型预测效果的变量特征值，即接受治疗天数多、治疗前MBI评分低、纤维蛋白原（FBG）水平低、发病天数少和年龄低可提升眼针带针康复疗法的临床疗效。结论：本研究构建的临床疗效预测模型表现出良好性能，有助于辅助医生制定个性化治疗方案，并区分出眼针带针康复疗法的获益人群及帮助寻找临床疗效优势人群，为眼针带针康复疗法治疗缺血性脑卒中提供更多思路。
关键词：缺血性脑卒中;;眼针带针康复疗法;;预测模型;;机器学习;;临床疗效
基金资助：国家自然科学基金资助项目：82004229;; 辽宁彭氏眼针学术流派工作室建设项目：LPGZS2019-09
