目的：构建缺血性脑卒中患者医院获得性肺炎（HAP）风险预测模型，筛选潜在高危人群。方法：本研究选取天津市环湖医院2018—2023年收治的缺血性脑卒中患者中，住院期间发生医院获得性肺炎的患者作为病例组，采用简单随机抽样在未发生医院获得性肺炎的患者中抽取对照组。收集患者的相关临床资料，采用XGBoost和随机森林算法进行模型构建与评估。结果：最终纳入588例HAP患者和614例对照组患者。XGBoost与随机森林模型均具有较高的预测精度，AUC分别为0.956和0.961。研究发现，年龄超过70岁、重症监护史、高血压、糖尿病、住院时间及医疗费用等因素与HAP的发生密切相关。结论：本研究提出的感染风险预测工具能够有效帮助临床医生实现早期识别和个性化干预，减少医院感染的发生。