换一批基于机器学习的缺血性脑卒中预测模型的方法学研究进展
Research Progress on Methodology of Ischemic Stroke Risk Prediction Models Based on Machine Learning
摘要缺血性脑卒中(IS)疾病负担逐年增加,且该病对居民健康构成重大威胁,故早期筛查及干预IS危险因素对减少疾病负担至关重要.近年随着人工智能和机器学习(ML)的快速发展,ML技术被广泛用于医疗领域,当前存在多种基于ML的IS预测模型,但缺乏从方法学角度系统评估与综合分析上述模型的研究.基于此,本文拟对基于ML的IS预测模型的研究设计、数据集和样本规模选择、算法选择、应用效果、不足及对策进行综述.
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栏目名称
DOI
10.12114/j.issn.1008-5971.2026.00.039
发布时间
2026-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
蚌埠医科大学龙湖英才（LH250201002）
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