目的 基于重症监护医学信息数据库（MIMIC-Ⅳ）构建重症胰腺炎（SP）患者院内死亡风险的预测模型。方法 在MIMIC-Ⅳ中筛选SP患者，提取其临床资料。根据患者住院期间是否死亡分为存活组和死亡组，比较存活组和死亡组患者的临床资料。按照8∶2的比例将SP患者随机分成训练集和测试集，基于训练集的资料，采用Logistic回归模型和支持向量机（SVM）算法构建SP患者院内死亡风险的预测模型，再基于测试集的资料，绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价两个模型的预测效能。结果 死亡组和存活组患者的年龄、红细胞分布宽度（RDW）、阴离子间隙、HDL-C差异有统计学意义（P＜0.05）。Logistic回归分析结果显示，年龄、RDW、阴离子间隙是SP患者院内死亡的独立危险因素，HDL-C是SP患者院内死亡的独立保护因素（P＜0.05）。SP患者院内死亡风险预测模型的回归方程为■,其中P为SP患者院内死亡的概率，e为自然常数，a=-6.264+0.033×年龄+0.061×RDW+0.091×阴离子间隙-0.019×HDL-C。当核函数为Linear函数、松弛变量为0.1、容错率为0.42时，SVM模型预测SP患者院内死亡的准确率最高。两个模型预测SP患者院内死亡效能的评价结果显示，SVM模型预测SP患者院内死亡的准确率、灵敏度和ROC曲线下面积高于或大于Logistic回归模型，但差异无统计学意义（P＞0.05）,特异度与Logistic回归模型相当。结论 年龄、RDW、阴离子间隙是SP患者院内死亡的独立危险因素，HDL-C是其独立保护因素。基于上述因素构建的SVM模型和Logistic回归模型均可有效预测SP患者院内死亡风险，而SVM模型的准确率和灵敏度稍高，预测效能更优。