王 芳，胡 星，朱锦舟，崔欢欢

    (1.苏州工业园区星湖医院手术室，江苏 苏州 215000；2.苏州工业园区星湖医院麻醉科，江苏 苏州 215000；3.苏州大学苏州医学院，江苏 苏州 215000)

    尿潴留(urinary retention)是指膀胱内充满尿液而不能正常排出的一种临床症状。在产科，尿潴留常出现在剖宫产术后，往往由于产妇害怕用力排尿引起切口疼痛，或麻醉引起的膀胱肌肉痉挛，或手术本身引起的泌尿系统充血水肿等多种因素造成，显著影响产妇术后护理质量[1]。产后尿潴留会影响产后子宫的收缩，造成出血增多、切口疼痛、尿路感染，显著增加感染概率，不利于切口愈合，严重影响产后恢复[2]。目前，各类机器学习算法在临床科研中广泛运用[3]。各种新算法快速迭代，包括深度学习、强化学习，明显提升了人工智能模型的准确性。但同时也让临床医生面对机器学习技术进行科研时面临较高的门槛。从2017 年自动化机器学习(AutoML)被各大公司推出，并不断更新，这一技术大大简化了数据清洗及模型训练中的繁琐环节[4]。本研究收集我院手术室行剖宫产手术的产妇资料，利用H2O 平台AutoML 框架建立预测术后尿潴留的机器学习模型并进行验证，现报道如下。

    1 资料与方法

    1.1 一般资料 收集2018 年1 月-2022 年1 月于苏州工业园区星湖医院220 例行剖宫产手术产妇的临床资料，根据术后发生尿潴留与否分为尿潴留组38例与无尿潴留组182 例，本研究获星湖医院伦理委员会批准，所有研究对象均签署知情同意书。纳入标准：相关资料完整。排除标准：①妊娠小于28 周；②精神、心理、认知功能异常者；③双胎或多胎产妇；④术中、术后出现严重并发症；⑤合并严重心、脑、内分泌或免疫疾病者；⑥术前有泌尿系统疾病史者 ......