本研究使用九种机器学习算法和两种特征选择方法建立预测模型，发现重症肾脏损伤是最重要的特征。LSTM算法在预测死亡、ICU需求和通气天数方面表现最佳，准确率达90%。DNN算法在通气天数的预测中准确率为88%。综合各因素和局限性，机器学习算法可准确预测死亡、ICU需求和通气支持，在紧急和疫情爆发情况下非常有用。