目的探讨消化道手术患者中心静脉导管相关性血栓形成的危险因素，并基于机器学习算法构建风险预测模型。方法选取2018年5月至2024年3月该院接受消化道手术并留置中心静脉导管的患者385例为研究对象，根据是否形成导管相关性血栓分为血栓组（n=62）和非血栓组（n=323），收集患者年龄、BMI、合并症、现患肿瘤、中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）、手术时间、置管静脉、系统性免疫炎症指数（SII）、D-二聚体及导管留置时间，比较两组间基线资料的差异。将研究对象按7∶3比例随机分为训练集和测试集，基于训练集建立logistic回归模型及随机森林、支持向量机、决策树和朴素贝叶斯风险预测模型，比较不同模型在测试集中预测导管相关性血栓时受试者操作特征曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度、特异度及F1值，对最佳预测模型中预测因素的重要性进行可视化排序。结果两组基线资料中现患肿瘤患者所占比例、NLR、手术时间及D-二聚体水平比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。5种风险预测模型的AUC值从大到小依次为随机森林（0.773）、logistic回归模型（0.734）、支持向量机（0.680）、朴素贝叶斯（0.666）和决策树（0.650），其中随机森林模型的准确度（0.853）、灵敏度（0.599）、特异度（0.877）和F1值（0.414）均为最高。D-二聚体、手术时间、现患肿瘤、NLR是随机森林模型中前4重要预测因素。结论所建立消化道手术患者中心静脉导管相关性血栓的随机森林模型显示出良好性能，D-二聚体、手术时间、现患肿瘤、NLR是主要的预测因素。