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疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防
宋雨昕1,叶倩2,赵盟生2,张隆垚2,魏永越1,3,4*
1. 北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心,北京100191
2. 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系,南京211166
3. 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,北京100191
4. 重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学),北京100191
摘要 动态疾病风险预测模型将是精确预防策略的核心,在过去20年中,以精准预防为目的的疾病风险预测模型研究呈现快速增长的态势。目前广泛应用的模型未能充分考虑预测因子随时间变化对疾病风险的影响(静态模型),校准漂移不可避免。综述了动态风险预测模型建模方法,得出如下认识:随着医疗健康大数据的互联互通和共享共用的不断推进,统计学和人工智能新方法的不断涌现,如何挖掘出更丰富的预测因子、识别出更准确的作用模式、开发更符合生物医学背景和实际场景的具有可解释性的疾病风险预测模型,赋能共病共防、异病同防,最终实现个体化多疾病谱的精准预防,将是未来的预测模型方法学研究的重点方向。
关键词 预测模型;静态模型;动态预测;精准预防
(责任编辑 王微)
http://www.kjdb.org/CN/10.3981/j.issn.1000-7857.2024.05.00543
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