基于电子健康档案的老年人多病共存风险预测模型构建研究

本文旨在系统探讨基于EHRs构建老年人多病共存风险预测模型的理论框架、关键技术路径、面临的挑 战及未来发展方向。文章首先梳理了多病共存的概念内涵、流行病学特征及其对医疗体系的冲击；其次，深入剖析了 EHRs在多病共存研究中的数据价值与局限性；进而，详细阐述了从数据预处理、特征工程到模型选择与验证的完整 建模流程，并对比分析了逻辑回归、机器学习及深度学习等不同算法的适用场景与优劣；最后，针对数据质量、模型 可解释性、伦理隐私及临床转化等关键瓶颈，提出了相应的对策建议。研究表明，融合先进人工智能技术与高质量 EHRs数据的风险预测模型，有望实现对老年人多病共存风险的早期识别与动态预警，为优化资源配置、实施精准预 防和推动主动健康管理提供科学决策支持。