分类: 医学、药学 >> 预防医学与公共卫生学 提交时间: 2024-05-27 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要: 急性缺血性卒中(AIS)具有高致残率、高致死率及高复发率等特点,给患者及社会造成沉重的负担。随着大数据时代的到来,预测模型在患者的诊治决策、预后管理以及卫生资源配置等方面的应用越来越多,其价值也愈发重要。机器学习方法是预测 AIS 患者预后的重要方法之一,且已广泛应用。本文以机器学习方法为重点,就AIS预后预测研究的最新进展予以综述,并提出机器学习预测模型目前所面临的问题与挑战,为 AIS 患者预后结局早期评估与预测在方法上提供新的思路和参考。