使用PILOT架构预测肝切除术后肝功能衰竭：整合肝再生生物标志物和分阶段机器学习

引言：肝切除术后肝功能衰竭的挑战

肝切除术后肝功能衰竭（PHLF）仍然是重大肝脏切除术后最严峻的并发症，是术后发病率和死亡率的主要驱动因素。尽管外科技术和围手术期护理取得了进展，但在恶性肿瘤患者中进行重大肝切除术时，PHLF的发生率仍是一个重要的临床挑战。PHLF的根本病理生理机制在于未来残余肝体积/功能与身体代谢需求之间的不平衡，通常因肝再生受损而加剧。

传统的预测模型，如Child-Pugh评分、MELD评分和各种术前肝功能测试（例如吲哚菁绿清除率），可以提供肝脏储备的一瞥，但经常无法捕捉肝再生和术中及术后早期发生的生理变化的动态、时间敏感性质。为了弥补这一差距，开发了PILOT（围手术期整合肝再生优化分阶段）架构，利用机器学习整合新型生物标志物与纵向临床数据。