隨著醫(yī)療數據的不斷集成和計算機運算能力的大幅提升,基于機器學習的卒中預測研究逐漸成為交叉學科中的研究熱點。相較于傳統量表評分,機器學習模型具有快速、準確、可重復性等優(yōu)勢,已被用于卒中的診斷和預后預測,幫助臨床醫(yī)師準確判斷患者病情及預后。本文介紹了目前機器學習算法用于急性缺血性卒中并發(fā)癥及預后預測的研究進展,并分析了當前研究存在的問題,如研究數量不足、樣本量過少、缺少外部驗證等。 

【文章來源】：中國卒中雜志. 2020,15(06)

【文章頁數】：5 頁

【文章目錄】：
1 機器學習在急性缺血性卒中并發(fā)癥預測中的應用
    1.1卒中相關性肺炎肺炎
    1.2 卒中后抑郁
    1.3 癥狀性顱內出血
2 機器學習在急性缺血性卒中預后預測中的應用
    2.1 針對急性缺血性卒中患者預后預測
    2.2 針對接受靜脈溶栓的急性缺血性卒中患者預后預測
3 總結



本文編號：3382333