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骨质疏松症病证结合风险预测模型研究进展及优化思路

Research Progress and Optimization Ideas of Risk Prediction Models Combining Osteoporosis Syndrome and Disease

二维码有效期 120s

摘要病证结合风险预测方法更符合骨质疏松症临床诊疗需要.前期已经形成"目标结局选取→关键信息采集→数据挖掘建模→模型效能评价"的模型建立方法共识.在此基础上,建立稳定随访的骨质疏松症病证结合人群队列,基于人工智能算法将中医症状、证候中的关键信息与影像类数据进行客观化表征及量化处理,运用多组学测序技术寻求特异性强的微观分子信息,分析各维度信息之间的潜在关联,建立更具中医特色优势的多维度骨质疏松症病证结合风险预测模型,开发兼具"病""证"属性的生物标志物,助推骨质疏松症精确诊疗体系构建.

作者魏戌 ^[1] 金子开 ^[2] 章轶立 ^[3] 申浩 ^[4] 谢雁鸣 ^[5] 朱立国 ^[1] 学术成果认领

作者单位中国中医科学院望京医院北京 100102;数智中医防治骨与关节退行性疾病北京市重点实验室北京 100102 ^[1] 中国中医科学院望京医院北京 100102;北京中医药大学研究生院北京 100029 ^[2] 南京中医药大学中西医结合学院南京 210023 ^[3] 首都医科大学附属北京天坛医院北京 100070 ^[4] 中国中医科学院中医临床基础医学研究所北京 100700 ^[5]

关键词骨质疏松症病证结合风险评估机器学习算法 Osteoporosis Disease-syndrome combination Risk assessment Machine learning algorithms

分类号 R339.3（人体生理学）

栏目名称

思路与方法

DOI 10.11842/wst.20240819002

发布时间 2025-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金北京市科学技术委员会首都临床特色诊疗技术研究转化应用项目（Z221100007422074）