基于机器学习的疾病风险预测综合研究

近年来，已经开发了多种疾病风险预测模型。这些模型利用各种患者特征来估计在一定时间内结果的概率，并有潜力改善决策和个性化护理。从医学数据库中发现隐藏的模式和相互作用，以及对疾病预测模型的不断评估，变得至关重要。这需要在传统临床发现中进行多次试验，这可能会使疾病预测变得复杂。本文提供了对预测疾病所使用的不同策略的全面调查。将这些技术应用于医疗数据，改善了风险预测模型，找出那些可以从疾病管理程序中受益的患者，以减少住院再入院率和医疗成本，但这些努力的结果却发生了变化。