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

2025-04-13 Medsci 等1家媒体报道 科研进展

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本文回顾了传统临床模型与机器学习模型在预测首次脑卒中发生风险方面的应用现状，并展望了其未来发展趋势。脑卒中作为全球疾病负担的第三大死因，尤其在中低收入国家，其造成的疾病负担正急剧上升。一级预防是控制脑卒中的关键，超过85%的脑卒中通过预防措施可避免。目前，临床预测模型已广泛应用于脑卒中的预防、治疗和预后评估，为医务工作者提供重要参考。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习技术凭借其卓越的数据处理能力，为脑卒中首发风险预测提供了新的视角。文章探讨了这些模型的优势和局限性，并讨论了如何进一步优化模型以提高预测准确性。（摘要由动脉网AI生成）