本发明提供了一种监测重症监护室心衰患者院内死亡风险的机器学习模型，属于风险监测技术领域，机器学习模型的构建方法包括：从多个数据库采集数据；对采集的数据进行病例筛选；纳入变量；对数据进行标准化处理；进行机器学习模型的特征筛选；构建机器学习模型并对其进行验证，开发机器学习模型的Windows应用程序。本申请根据患者的生理参数、年龄、实验室指标等因素，用机器学习模型进行患者院内死亡概率预测，相比于APACHE评分更加精准。本机器学习模型应用程序在给出患者院内死亡概率的同时，还能够给出每个纳入变量在预测结果中的定量化贡献。