换一批缺血性卒中复发风险预测建模方法的研究进展
Research progress on modeling methodologies for predicting the risk of recurrent ischemic stroke
摘要卒中复发风险预测是卒中二级预防的核心环节,建模方法的选择直接影响预测模型的性能与临床适用性.本文系统讨论了国内外缺血性卒中复发风险预测模型的常见建模方法及其研究进展,包括Logistic回归、Cox比例风险回归等传统统计模型及决策树、随机森林、支持向量机、XGBoost、LightGBM等机器学习模型和BP神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络等深度学习模型.重点分析各优势、局限性及适用场景,提出模型优化策略,探讨在临床决策支持系统中的整合路径.提出未来研究需融合多模态数据与轻量化设计协同优化模型效能,通过跨学科协作以平衡预测性能、临床适用性与转化成本之间的关系,以期为构建高效、实用的卒中复发预测模型提供思路.
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关键词
卒中复发预测模型建模方法机器学习深度学习strokerecurrenceprediction modelmodeling methodmachine learningdeep learning
栏目名称
DOI
10.16753/j.cnki.1008-2344.2025.04.001
发布时间
2025-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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