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基于传统方法和机器学习的临床模型预测首次脑卒中:现状与前景
1
作者
张子娇
丁顺晶
+2 位作者
赵地
梁俊
雷健波
《协和医学杂志》
北大核心
2025年第2期292-299,共8页
脑卒中是全球第3大致死疾病和第4大致残疾病,其较高的致残率和漫长的康复期不仅严重影响患者生存质量,还给家庭和社会带来沉重负担。一级预防是脑卒中防控的核心,通过早期干预危险因素可有效降低其发病率,因此脑卒中首发风险预测模型的...
脑卒中是全球第3大致死疾病和第4大致残疾病,其较高的致残率和漫长的康复期不仅严重影响患者生存质量,还给家庭和社会带来沉重负担。一级预防是脑卒中防控的核心,通过早期干预危险因素可有效降低其发病率,因此脑卒中首发风险预测模型的构建具有重要临床价值。近年来,大数据与人工智能技术的发展为脑卒中风险的预测开辟了新路径。本文综述传统方法与机器学习模型在脑卒中首发风险预测中的研究现状,并从3个方面展望其未来发展趋势:首先,应注重技术创新,通过引入深度学习、大模型等先进算法,进一步提升预测模型的精确度;其次,需丰富数据类型和优化模型架构,以构建更加全面且精准的预测模型;最后,应强调模型在真实世界中的临床验证,其一方面可增强模型的鲁棒性和普适性,另一方面可促进医生对预测模型的理解,这对预测模型的应用与推广至关重要。
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关键词
脑卒中
首次卒中
机器学习
临床预测模型
一级预防
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题名
基于传统方法和机器学习的临床模型预测首次脑卒中:现状与前景
1
作者
张子娇
丁顺晶
赵地
梁俊
雷健波
机构
西南医科
大学
公共卫生
学院
首都医科
大学
附属
北京天坛
医院
国际医疗
部
中国科
学院
计算技术研究所
浙江大学医学院附属第二医院人工智能与信息化部
北京
大学
临床
医学
高等研究院
医学
信息
学中心
出处
《协和医学杂志》
北大核心
2025年第2期292-299,共8页
基金
北京市自然科学基金面上项目(7222306)。
文摘
脑卒中是全球第3大致死疾病和第4大致残疾病,其较高的致残率和漫长的康复期不仅严重影响患者生存质量,还给家庭和社会带来沉重负担。一级预防是脑卒中防控的核心,通过早期干预危险因素可有效降低其发病率,因此脑卒中首发风险预测模型的构建具有重要临床价值。近年来,大数据与人工智能技术的发展为脑卒中风险的预测开辟了新路径。本文综述传统方法与机器学习模型在脑卒中首发风险预测中的研究现状,并从3个方面展望其未来发展趋势:首先,应注重技术创新,通过引入深度学习、大模型等先进算法,进一步提升预测模型的精确度;其次,需丰富数据类型和优化模型架构,以构建更加全面且精准的预测模型;最后,应强调模型在真实世界中的临床验证,其一方面可增强模型的鲁棒性和普适性,另一方面可促进医生对预测模型的理解,这对预测模型的应用与推广至关重要。
关键词
脑卒中
首次卒中
机器学习
临床预测模型
一级预防
Keywords
stroke
first stroke
machine learning
clinical prediction models
primary prevention
分类号
R543 [医药卫生—心血管疾病]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于传统方法和机器学习的临床模型预测首次脑卒中:现状与前景
张子娇
丁顺晶
赵地
梁俊
雷健波
《协和医学杂志》
北大核心
2025
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