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临床预测模型的困境与机遇

Challenges and Opportunities in Clinical Prediction Models
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摘要 临床预测模型可基于从群体获得的效应证据去预测个体的结局或风险,是链接循证医学和精准医学的强有力工具。随着数据测量、存储、互联互通及分析技术的不断进步,临床预测模型的应用前景将越来越明朗,但与此同时,也面临着诸多问题和挑战。本文对临床预测模型的基础概念、应用场景以及现在面临的困境和发展机遇做一个梳理。 Clinical prediction models can predict individual outcomes or risks based on effect evidence obtained from the population,serving as a powerful tool linking evidence-based medicine and precision medicine.With the continuous advancement of data measurement,storage,interoperability,and analytical techniques,the application prospect for clinical prediction models is becoming increasingly clear.However,it also faces many problems and challenges.This paper aims to provide an overview of the fundamental concepts,application scenarios,current dilemmas,and development opportunities of clinical prediction models.
作者 谷鸿秋 GU Hongqiu(China National Clinical Research Center for Neurological Diseases,Beijing Tiantan Hospital,Capital Medical University,Beijing 100070,China)
出处 《中国卒中杂志》 北大核心 2024年第5期481-487,共7页 Chinese Journal of Stroke
基金 国家自然科学基金项目(72004146) 北京市医院管理中心“青苗”人才计划(QML20210501) 北京市医院管理中心“培育”人才计划(PX2021024)。
关键词 临床预测模型 大数据 机器学习 Clinical prediction model Big data Machine learning
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