急性缺血性腦卒中預(yù)后預(yù)測研究的應(yīng)用進展:以機器學習預(yù)測模型為例

摘要： 急性缺血性腦卒中(AIS)具有高致殘率、高病死率及高復(fù)發(fā)率等特點,給患者及社會造成沉重的負擔。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,預(yù)測模型在患者的診治決策、預(yù)后管理以及衛(wèi)生資源配置等方面的應(yīng)用越來越多,其價值也愈發(fā)重要。機器學習方法是預(yù)測AIS患者預(yù)后的重要方法之一,且已廣泛應(yīng)用。本文以機器學習方法為重點,就AIS預(yù)后預(yù)測研究的最新進展予以綜述,并提出機器學習預(yù)測模型目前所面臨的問題與挑戰(zhàn),... （共7頁）