陈文君

目的：构建基于大数据分析的胸腔镜下肺叶切除术手术风险评估模型，并探讨其临床应用价值；方法：选取2022年5月至2024年5月在我院接受胸腔镜下肺叶切除术的140例患者作为研究对象，收集患者术前临床资料、实验室检查结果及影像学特征，采用机器学习方法构建风险评估模型，比较不同算法的预测性能；结果：支持向量机模型表现出最优预测效能，ROC曲线下面积为0.892，敏感度85.7%，特异度87.3%。模型应用后手术时间、出血量、中转开胸率和并发症发生率均显著降低（P<0.05）；结论：基于大数据分析的手术风险评估模型具有较高的预测准确性和临床实用价值，可为手术方案的制定和围手术期管理提供客观依据。

胸腔镜手术；肺叶切除术；风险评估；大数据分析；机器学习

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