机器学习_Liver Disorders Data Set(肝损伤数据集)

人工智能及机器学习在非酒精性脂肪性肝病中的应用冯　巩１ａ，王雪莹１ｂ，李珊珊１ｃ，贺　娜２，郑皓允１ｃ，严琴琴１ａ，弥　曼１ａ１西安医学院ａ．全科医学研究所，ｂ．全科医学院，ｃ．公共卫生学院，西安７１００２１；２西安医学院第一附属医院消化内科，西安７１００７７摘要：非酒精性脂肪性肝病（ＮＡＦＬＤ）已成为全球第一大慢性肝病，并与心血管病、肾病发生风险密切相关。

目前，ＮＡＦＬＤ的诊断和治疗仍然面临诸多挑战，其中，提升诊断效能和优化个体化治疗途径是亟需明确和实现的主要目标。

ＮＡＦＬＤ严重程度的评估涉及多个临床参数，如何优化非侵入性评估方法是该领域的研究热点。

人工智能（ＡＩ）在医学领域的应用日益广泛，也为ＮＡＦＬＤ的临床诊疗带来新的启示。

本文总结了近年来ＡＩ及机器学习在ＮＡＦＬＤ领域的相关研究成果，阐述了多种相关临床诊断和预后新模型在ＮＡＦＬＤ中的应用现状和前景。

关键词：非酒精性脂肪性肝病；人工智能；机器学习基金项目：西安医学院２０２１年校级科研项目（２０２１ＱＮ２０）；２０２０陕西省高等教育学会“疫情防控专项研究课题”（ＸＧＨ２００４３）Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｎｏｎ－ａｌｃｏｈｏｌｉｃｆａｔｔｙｌｉｖｅｒｒｅｓｅａｒｃｈＦＥＮＧＧｏｎｇ１，ＷＡＮＧＸｕｅｙｉｎｇ１，ＬＩＳｈａｎｓｈａｎ１，ＨＥＮａ２，ＺＨＥＮＧＨａｏｙｕｎ１，ＭＩＭａｎ１，ＹＡＮＱｉｎｑｉｎ１．（１．ａ．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｎｅｒａｌＰｒａｃｔｉｃｅ；ｂ．ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｎｅｒａｌＰｒａｃｔｉｃｅ；ｃ．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈ，Ｘｉ’ａｎＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００２１，Ｃｈｉｎａ，Ｘｉ’ａｎ７１００２１Ｃｈｉｎａ；２．Ｄｅ ｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ，ＴｈｅＦｉｒｓｔＡｆｆｉｌｉａｔｅｄＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＸｉ’ａｎＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７７，Ｃｈｉｎａ）Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒｓ：ＭＩＭａｎ，８５３００２２７４＠ｑｑ．ｃｏｍ（ＯＲＣＩＤ：００００－０００１－７４０８－５１１３）；ＹＡＮＱｉｎｑｉｎ，ｙａｎｑｉｎｑｉｎ６９９＠１６３．ｃｏｍ（ＯＲＣＩＤ：００００－０００２－８３６６－５３２８）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｏｎ－ａｌｃｏｈｏｌｉｃｆａｔｔｙｌｉｖｅｒｄｉｓｅａｓｅ（ＮＡＦＬＤ）ｉｎｃｉｄｅｎｃｅｉｓｒａｐｉｄｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｎｄｂｅｃｏｍｅｔｈｅｍｏｓｔｃｏｍｍｏｎｃｈｒｏｎｉｃｌｉｖｅｒｄｉｓｅａｓｅｇｌｏｂａｌｌｙ．ＮＡＦＬＤａｌｓｏｐｏｓｓｅｓｓｅｓａｒｉｓｋｏｆｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ，ｋｉｄｎｅｙ，ａｎｄｏｔｈｅｒｄｉｓｅａｓｅｓ．Ｔｏｄａｔｅ，ＮＡＦＬＤｓｔｉｌｌｆａｃｅｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｉｎｅａｒｌｙｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｐｔｉｏｎｓ．Ｔｈｕｓ，ｅａｒｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ，ｏｐｔｉｍａｌｌｙｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｚｅｄｔｒｅａｔｍｅｎｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓ，ａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｐｒｏｇｎｏｓｉｓａｌｌａｒｅｔｈｅｋｅｙｓｉｎｃｌｉｎｉｃａｌＮＡＦＬＤｃｏｎｔｒｏｌ．ＡｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｒｅａｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｔｏｏｌｓａｖａｉｌａｂｌｅｆｏｒＮＡＦＬＤｓｅｖｅｒｉｔｙａｐｐｒａｉｓａｌｕｓｉｎｇｄｉｆｆｅｒ ｅｎｔｃｌｉｎｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｉｔｂｅｃｏｍｅｓａｈｏｔｔｏｐｉｃｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｆｏｒｈｏｗｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｎｏｎ－ｉｎｖａｓｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｒｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｂｅｉｎｇｕｓｅｄｉｎｈｅａｌｔｈｃａｒｅ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｈｒｏｎｉｃｌｉｖｅｒｄｉｓ ｅａｓｅ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇＮＡＦＬＤ．ＴｈｉｓｒｅｖｉｅｗｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｍｏｓｔｒｅｃｅｎｔｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆＡＩａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＮＡＦＬＤａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＮＡＦＬＤｓｅｖｅｒｉｔｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｖｉｄｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓ，ｉ．ｅ．，ｔｈｅｎｏｖｅｌＡＩｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｈｅａｌｔｈｒｅｃｏｒｄｓａｎｄｌａｂｏｒａｔｏｒｙｔｅｓｔｓ，ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄａｎｄｒａｄｉｏｇｒａｐｈｉｃｉｍａｇｉｎｇ，ａｎｄｌｉｖｅｒｈｉｓｔｏｐａｔｈｏｌｏｇｙｄａｔａ．ＴｈｅｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｍｏｄｅｌｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｌｉｆｅｓｔｙｌｅｃｈａｎｇｅｓａｎｄＮＡＦＬＤｄｒｕｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ＴｈｅＮＡＦＬＤｐｒｏｇｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌｒｅｖｉｅｗｅｄａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｅｄｈｏｗＮＡＦＬＤ－ｃｈａｎｇｅｄｌｉｖｅｒｍｅｔａｂｏｌｉｓｍｓａｆｆｅｃｔｐｒｏｇｎｏｓｉｓｏｆｐａｔｉｅｎｔｓ．ＴｈｉｓｒｅｖｉｅｗａｌｓｏｓｐｅｃｕｌａｔｅｄｆｕｔｕｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅｆｉｌｅｄｆｏｒｈｏｗｔｏｕｔｉｌｉｚｅｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇＡＩｍｏｄｅｌｓｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈＮＡＦＬＤａｎｄｎｏｎ－ａｌｃｏｈｏｌｉｃｓｔｅａｔｏｈｅｐａｔｉｔｉｓ（ＮＡＳＨ）ａｎｄａｓｓｅｓｓＮＡＦＬＤｆｉｂｒｏｓｉｓｓｔａｔｕｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｎｏｎ－ａｌｃｏｈｏｌｉｃＦａｔｔｙＬｉｖｅｒＤｉｓｅａｓｅ；ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈｆｕｎｄｉｎｇ：Ｘｉ’ａｎＭｅｄｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ２０２１ＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｊｅｃｔ（２０２１ＱＮ２０）；ＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅ２０２０ＨｉｇｈＥｄｕｃａｔｉｏｎＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ“ＳｐｅｃｉａｌＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｊｅｃｔｏｎＥｐｉｄｅｍｉｃＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ”（ＸＧＨ２００４３）ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－５２５６．２０２２．１０．０２９收稿日期：２０２２－０５－２６；录用日期：２０２２－０７－０２通信作者：弥曼，８５３００２２７４＠ｑｑ．ｃｏｍ；严琴琴，ｙａｎｑｉｎｑｉｎ６９９＠１６３．ｃｏｍ 非酒精性脂肪性肝病（ＮＡＦＬＤ）已成为全球最常见的慢性肝病，有学者提出ＮＡＦＬＤ可以作为代谢综合征的肝脏表现，并应更名为代谢相关脂肪性肝病［１－３］。

UCI机器学习数据库使用说明收藏UCI机器学习数据库的网址: /ml/数据库不断更新至2010年，是所有学习人工智能都需要用到的数据库，是看文章、写论文、测试算法的必备工具。

数据库种类涉及生活、工程、科学各个领域，记录数也是从少到多，最多达几十万条。

UCI数据可以使用matlab的dlmread或textread读取，不过，需要先将不是数字的类别用数字，比如1/2/3等替换，否则读入不了数值，当字符了。

UCI数据库使用说明转自：/bbs/thread-37-1-1.html此目录包含数据集和相关领域知识（后面以简短的列表形式进行的注释），这些数据已经或能用于评价学习算法。

每个数据文件（*.data）包含以“属性-值”对形式描述的很多个体样本的记录。

对应的*.info 文件包含的大量的文档资料。

（有些文件_generate_ databases；他们不包含*.data文件。

）作为数据集和领域知识的补充，在utilities目录里包含了一些在使用这一数据集时的有用资料。

地址/~mlearn/MLRepository.html ，这里的UCI数据集可以看作是通过web的远程拷贝。

作为选择，这些数据同样可以通过ftp获得，ftp:// . 可是使用匿名登陆ftp。

可以在pub/machine-learning-databases目录中找到。

注意：UCI一直都在寻找可加入的新数据，这些数据将被写入incoming子目录中。

希望您能贡献您的数据，并提供相应的文档。

谢谢——贡献过程可以参考DOC-REQUIREMENTS文件。

目前，多数数据使用下面的格式：一个实例一行，没有空格，属性值之间使用逗号“,”隔开，并且缺少的值使用问号“?”表示。

并请在做出您的贡献后提醒一下站点管理员：ml-repository@下面以UCI中IRIS为例介绍一下数据集：ucidata\iris中有三个文件：Indexiris.datasindex为文件夹目录，列出了本文件夹里的所有文件，如iris中index的内容如下：Index of iris18 Mar 1996 105 Index08 Mar 1993 4551 iris.data30 May 1989 2604 siris.data为iris数据文件，内容如下：5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa……7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor……6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica……如上，属性直接以逗号隔开，中间没有空格（5.1,3.5,1.4,0.2,），最后一列为本行属性对应的值，即决策属性Iris-setosa。

基于机器学习的肝脏病变诊断系统研究近年来，机器学习技术的快速发展和广泛应用，为医学领域带来了新的机遇和挑战。

肝脏是人体内的一大重要器官，它承担着过滤代谢产物、合成和分解有机物质以及储存能量等重要功能。

然而，随着生活方式的改变和环境污染的加剧，肝脏疾病的发病率也呈现出逐年上升的趋势。

传统的手动诊断方法，不仅需要大量的人力物力，而且其诊断结果的准确性和稳定性也存在一定的局限性。

因此，基于机器学习的肝脏病变诊断系统的研究，具有重要的临床意义和价值。

一、肝脏病变的分类和特征提取肝脏病变，是指在肝脏组织中，由多种原因引起的不同程度的损伤和疾病。

其病程长短、病因不同，因此，可分为肝硬化、肝癌、肝炎等多种类型。

机器学习领域，常用的肝脏病变诊断指标包括血清标志物、图像特征、基因等多种因素。

在实际应用中，肝脏病变的特征提取是一个重要的环节。

肝脏图像通常通过医学成像技术实现，其中包括CT、MRI、超声等几种不同的成像方式。

基于这些成像方式，可以提取出一些与肝脏病变有关的特征量，如肿瘤大小、轮廓、纹理以及密度等。

这些特征量将成为机器学习模型训练的重要依据。

二、基于支持向量机的肝脏病变诊断模型支持向量机是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。

其基本思想是构建一个最优超平面，将不同类别的数据样本分隔开来。

在肝脏病变的分类问题中，支持向量机也可以被用来实现诊断模型的构建。

具体而言，支持向量机可用于二分类或多分类问题。

在实际应用中，将肝脏病变分为无、轻、中、重四个等级进行分类，在构建支持向量机分类模型时，需要先将样本数据集分为训练集和测试集。

训练集数据将用于训练分类模型，测试集数据则用于评估模型的性能。

为了提高支持向量机的性能和预测准确性，可采用交叉验证等多种技术手段来优化模型参数，包括惩罚系数、核函数、预处理操作等。

三、基于深度学习的肝脏病变诊断模型深度学习是近年来备受关注的机器学习技术，其在图像和语音识别、自然语言处理等领域已取得了突破性的进展。

基于机器学习的肝癌早期诊断模型研究一、前言肝癌是一种常见的恶性肿瘤，其高发率和危险程度使得早期发现和诊断非常重要。

目前，很多研究者通过机器学习的方法来对肝癌进行早期诊断，取得了不错的效果。

本文将对基于机器学习的肝癌早期诊断模型进行研究和探讨。

二、机器学习在肝癌早期诊断方面的应用机器学习是一种基于数据和统计学理论的人工智能方法，其可以高效地提取数据中的关键信息，帮助实现精度高、速度快的肝癌早期诊断。

在肝癌早期诊断方面，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。

1.支持向量机支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本思想是在训练数据中找到一个最优的分离超平面，使得该超平面可以将不同类别的数据尽量分离。

对于肝癌早期诊断，SVM经常被应用于肝癌图像分析和影像学数据的分析。

2.随机森林随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，其通过构建多棵决策树的方式进行分类。

在肝癌早期诊断中，随机森林常用于图像特征提取和分类模型构建之中。

3.深度学习深度学习是当前最为热门的机器学习算法之一，其基于神经网络进行模型构建，在肝癌早期诊断中常用于医学影像识别和分类分析。

三、基于机器学习的肝癌早期诊断模型案例1. 基于深度学习的肝癌影像诊断深度学习在医学影像识别中的应用极为广泛。

学者们通过构建神经网络，对大量肝癌CT影像进行训练，最终得到一个可以自动识别肝癌的模型。

该模型准确度非常高，可以实现对不同类型肝癌的自动分类和定量分析。

2. 基于随机森林的肝癌图像特征提取针对肝脏磁共振图像中不规则的肿块特征，研究者通过随机森林算法，发现“边缘平滑度”、“组织密度”和“灰度共生矩阵”的特征在肝癌诊断中的准确率高于其他指标。

针对这些特征，研究者构建了一个基于手工提取特征的诊断模型，其准确度可以达到90%以上。

3. 基于SVM的肝癌筛查基于SVM算法，研究者可以通过影像特征提取和分类模型构建，实现对肝癌高、中、低风险组的自动预测。

逻辑斯谛回归算法在医疗领域的应用——肝病筛查李博阳【摘要】近年来,随着我国科技水平不断上升,各领域数据量以指数级别增加,传统的统计方法已不能满足现代人们的需要,如何在大规模的数据里面挖掘有用的信息,分析预测新的数据,成为各行各业所研究的问题,医学领域也是如此.随着医疗领域的快速发展,机器学习与医疗结合的方法应运而生,它是处理海量数据有效的方法.本研究即利用逻辑斯谛回归机器学习算法来分析肝脏医疗数据,从而建立机器学习模型,最终用该模型对患者类别进行预测,实现人工智能在线辅助肝病诊断,从而提高肝病筛查预测的准确性和实时性.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2019(000)004【总页数】3页(P43-44,64)【关键词】机器学习;逻辑斯谛回归算法;智能医疗;肝病筛查;数据挖掘【作者】李博阳【作者单位】南京市第十二中学,江苏南京,210011【正文语种】中文1 绪论1.1 重要性近年来，医院误诊、排长队挂号屡见不鲜，此类现象正表明了传统医疗方法的弊端。

随着大数据时代的到来，医疗领域积累起了规模庞大的数据，机器学习正是挖掘该类数据的主要方法之一，与传统医疗相比，机器学习诊断疾病的准确性和及时性方面都有一定程度的保证。

传统医疗的缺点即主观性太强，判断结果依赖医生的经验，医生仅仅凭借寥寥几个身体特征，很容易导致误诊，更有甚者可能造成死亡，而且随着患者数据量增大，医生负担随之增大，医疗效率低下，更可能导致病情拖延，错过最好治疗时间。

虽然机器学习算法还不足以使得机器像人一样思考，但是在很多领域已经取得了突破性的发展。

尤其在医疗领域，更是显示了机器学习算法非常大的优越性，而且肝病是多发病，庞大的数据亟需利用机器学习的方法来整理并预测数据。

因此，将机器学习算法应用于医疗领域有很大的现实意义。

1.2 本研究创新点本研究的创新点在于将机器学习和医疗领域进行有机结合，机器学习是一种计算机基于数据构造模型并运用模型进行预测和分析的学科，本课题即通过逻辑斯谛回归机器学习算法从医疗大数据中高效提取出有价值的信息，建立机器学习模型，利用模型对新样本数据即患者身体特征信息进行分析预测，从而进行肝病筛选。

肝损伤模型:5O只小鼠随机分为5组，每组l0只，分空白对照组：常规饲养，自由饮水；模型组：常规饲养，自由饮水，每天用0．2mL 生理盐水灌胃一次；山药多糖保护组分高、中、低三组，常规饲料，自由饮水，每天按体重50 mg／kg、100 mg／kg、150 mg／kg山药多糖胃一次】，连续饲养8 d，末次灌胃2 h，正常对照组腹腔注射调和油溶液，其余各组腹腔0．15％ ccL4调和油溶液(10 mL／Kg 体重) J，12 h后禁食不禁水，24 h眼球取血，分离血清，用赖氏法测ALT、 AST.
测量指标:采用CCl 诱导小鼠肝损伤模型，药物预防性实验，通过测定血清谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST) 和肝组织丙二醛(MDA)含量、黄嘌呤氧化酶(XOD)、谷胱甘肽还原酶活性(GSH)以及肝组织形态学变化为指标，观察提取物对肝损伤的保护作用。

肝衰竭预测模型开题报告一、项目背景和目标肝衰竭是一种非常危险的临床疾病，其发病率逐年增加。

肝衰竭患者需要尽早进行诊断和治疗，以提高生存率和治疗效果。

因此，开发一种肝衰竭预测模型，可以帮助医生尽早发现患者的病情，并提供个性化的治疗方案。

本项目的目标是开发一个基于机器学习算法的肝衰竭预测模型。

通过训练大量的病例数据，模型可以预测一个患者是否有患肝衰竭的风险，并给出相应的预警。

二、项目方法和步骤1. 数据收集：收集大量的肝衰竭的病例数据，包括患者的基本信息、临床表现、实验室检查指标等。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和离群值，进行数据归一化等。

3. 特征工程：对处理后的数据进行特征工程，提取出与肝衰竭相关的特征。

可以使用统计学方法、特征选择算法等进行特征选择和降维。

4. 模型选择和训练：选择合适的机器学习算法进行建模和训练，如逻辑回归、支持向量机、随机森林等。

使用训练集进行模型训练，调整模型超参数以优化模型性能。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能和稳定性。

6. 模型应用：将训练好的模型应用到新的数据上进行预测，根据预测结果给出相应的风险评估和预警。

三、预期成果和意义本项目的预期成果是一个可靠的肝衰竭预测模型，能够在早期发现患者的肝衰竭风险，并及时给出相应的预警。

该模型可以帮助医生更好地诊断和治疗肝衰竭，提高治疗效果和患者的生存率。

本项目的意义在于提供了一种新的肝衰竭预测手段，为临床医生提供了更准确和有效的辅助诊断工具。

通过早期预测和干预，可以提高肝衰竭患者的生存率和治疗效果，降低医疗资源的浪费。