摘要：目的 旨在构建一种关于日间手术患者经内镜下结直肠息肉切除术后迟发性出血风险的机器学习预测模型。方法 采集2019年1月至2023年1月在华中科技大学协和深圳医院日间手术管理中心住院接受内镜下切除结直肠息肉治疗且符合纳排标准的患者1000例作为研究对象,收集相关资料,利用人工特征筛选与特征重要性筛选方法,总计获得最终特征36个。基于10种机器学习算法构建预测模型并采用准确率、精确率、召回率、F1分数对模型进行评价。结果 10种预测模型中,随机森林综合性能最佳,准确率为0.92,AUC为0.97,召回率为0.89,精确率为0.82,F1分数为0.85。通过SHAP特征分析结果表明,“患者对医疗建议的依从性”和“广基息肉”是两个标志性关键风险预测因素。结论 本研究得出的预测模型经证实随机森林算法综合性能最佳,直观有效、可视化地应用于临床工作中,辅助医务人员结合多方面因素综合评估日间手术患者病情,从而提前预警术后出血高危人群并采取相应的预防措施。