机器学习在急性冠脉综合征风险评估中的应用
Application of machine learning in risk assessment for acute coronary syndrome作者机构：上海交通大学医学院附属仁济医院心内科上海200127
出 版 物：《中华心血管病杂志》 (Chinese Journal of Cardiology)
年 卷 期：2024年第52卷第3期
页 面：311-315页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1002[医学-临床医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学]
基 金：上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”创新人才支撑高质量发展项目(22015830300) 上海市国家卫生健康委员会“卫生健康学科带头人”(2022XD018) 新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2022D01C16)
摘 要：对急性冠脉综合征(ACS)患者的预后风险评估是ACS诊疗中非常重要的内容,但依然不够精准。人工智能的机器学习可以用于建立比传统统计学方法更精确和个体化的预后风险统计模型,近年来在医疗领域有了迅速进展。该文介绍利用机器学习构建预后模型的基本原理和方法,并对其在ACS预后评估中的临床应用现状进行综述。
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