11种机器学习“飞”上1区Top，诺奖热点不容错过！苏州大学李艳红团队，预后模型这波操作太燃了！

文章预览

“人工智能”（ AI ）一直是 B 格满满的话题，现在 ， AI 和机器学习（ ML ）斩获了 24 年诺贝尔 物理学和化学双奖后，更是一飞冲天了！小伙伴们可不要落伍了。 机器学习在医学中的应用场景非常广泛， 除了 “药物设计与筛选”和“药物副作用预测” 等药物研发领域 ，“机器学习”应用最广的还是“疾病诊断和预测” 了。 除了常见的辅助影像诊断外，利用患者的 基因数据、临床信息、生活方式等多源数据，构建疾病的诊断、预后模型，有利于精准治疗的应用。 生信塔今天给大家推荐的就是一篇典型的预后模型文章。由苏州大学儿童医院李艳红教授团队发表在柳叶刀子刊《 E Clinical Medicine 》上。 其创新性体现在如下几点： 1.本研究从 11 种机器学习算法 ，筛选出了 8 种临床特征，建立了最优的肾损伤模型 ； 2.采用 内部 + 外部验证集 ，证实了 ………………………………