目的 通过支持向量机算法,建立预测腹部手术病人术后28 d的死亡风险模型。方法收集2015年7月至2017年6月期间行腹部手术的病人的术前一般情况、术前访视情况、实验室检查等指标,基于支持向量机算法建立并验证预测腹部术后的死亡风险模型,并与传统logistic回归模型比较,评价支持向量机模型的工作性能。结果共纳入手术病人1 512例,其中男911例(60.25%%),女601例(39.75%)。训练集和测试集中,死亡组的死亡预测概率高于存活组(P < 0.01)。训练集中,支持向量机模型的ROC曲线下面积高于logistic回归模型,但差异无统计学意义(0.97 vs 0.95, P>0.05)。验证集中,支持向量机的ROC曲线下面积高于logistic回归模型(0.98 vs 0.91, P < 0.05)。支持向量机模型的敏感性(训练集68.57% vs 62.86%,验证集79.78% vs 77.78%)和阳性预测值(训练集80.00% vs 65.75%,验证集83.33% vs 77.13%)优于传统logistic回归模型。结论支持向量机模型能够准确预测腹部手术病人28 d死亡风险,其工作性能强于传统的logistic回归模型。