SPJ｜Health Data Science：机器学习与传统统计方法如何融合构建疾病风险预测模型？

文章预览

以下内容转载自 Science 合作期刊： Health Data Science 《健康数据科学（英文）》近期发表了一篇题为《Integrating machine learning into statistical methods in disease risk prediction modeling: a systematic review》的系统综述，其总结了全球范围内传统统计方法和机器学习相融合建立疾病预测模型的研究现状。 该研究发现，疾病融合模型的相关研究虽然有限，但一些研究已经显示出融合模型优于单一模型的潜力。该研究为不同场景下融合方法的选择提供了参考。未来的研究重点应放在融合策略的完善和外部验证上。 作|者|团|队|介|绍 章萌 博士研究生 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 孙凤 研究员 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 疾病风险预测使用多个预测变量来估计在特定时间内疾病发生的风险或个体某临床结局发生的概率，有助于促进疾病的早期 ………………………………