急性缺血性脑卒中预后预测研究的应用进展：以机器学习预测模型为例

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【摘要】 急性缺血性脑卒中（AIS）具有高致残率、高病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。（剩余19894字）

试读结束

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