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近年人工智能在医学领域的应用逐年增加，其中 结合人工智能进行临床预测模型构建和探究更佳的预测性能 是一项重要的议题。 常见的临床应用情景是临床医师如何利用收集到的临床信息（如临床症状、体征、检验与检查结果）整合到一个评估工具中，并预测病人的病情走向。 增强预测能力有利于早期识别病情变化并及时做出干预，而人工智能在协助开发预测模型中具有许多优势。 因此，本文将基于人工智能在临床预测模型应用中的特点和挑战进行介绍与分析。 传统统计学与人工智能的模型建立 在经典的模型建立过程中，筛选和纳入适合的临床特征是最重要的步骤，尽管随机森林与逐步回归等方法在协助筛选过程中起了很大作用，但仍存在局限性。 对于人工智能而言，基于明确的预测准确性之上，确定评估指标与工作任务，在搜索最合适纳
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