换一批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
Clinical Prediction Models Based on Traditional Methods and Machine Learning for Predicting First Stroke:Status and Prospects
摘要脑卒中是全球第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strokefirst strokemachine learningclinical prediction modelsprimary prevention
栏目名称
DOI
10.12290/xhyxzz.2024-1116
发布时间
2025-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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