【摘要】目的筛选经皮冠状动脉介入术(PCI)术后恶心、呕吐的相关因素，并建立预测模型评估系统。方法收集2023年9月至2025年8月在连云港市第一人民医院行PCI手术的250例患者资料，采用Python编程语言构建一个全面的模型及预测评估系统。在模型构建过程中，采用支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）、逻辑回归（LR）和自适应增强（Adaboost）等5种机器学习方法。为确保模型的稳健性，从数据集中随机选取了90%的数据组成训练集，并将剩余10%的数据作为验证集进行验证。采用十折交叉验证方法对模型准确度进行评估。结果250例患者中术后出现恶心、呕吐症状为70例，无恶心、呕吐症状为180例。单因素分析结果显示，两组患者在性别、吸烟史、晕动病史或恶心、呕吐史、造影剂注射量>100ml、手术持续时间>120min、术中低血压事件、术后疼痛评分（FPS评分）>3分、合并疾病>3之间比较差异均有统计学意义(P均<0.05)。5种机器学习算法构建了预测模型，发现LR算法构建的模型预测PCI术后恶心、呕吐准确度最佳(平均AUC=0.871)。结论LR模型预测PCI术后恶心、呕吐准确度最佳，可开发软件应用于临床实践，根据预测结果采取有针对性的防治措施，有效预防术后恶心、呕吐的发生。