机器学习与统计模型结合提升疾病预测准确性

机器学习与统计模型结合提升疾病预测准确性

最近，北京大学公共卫生学院流行病学与生物统计学系冯_sun教授团队在《健康数据科学》期刊上发表了一篇重要研究，探讨了将机器学习与传统统计模型结合如何能提高疾病风险预测的准确性。这项研究对临床决策具有重要参考价值。

传统方法的局限性

疾病风险预测对于早期诊断和有效临床决策至关重要。然而，传统的统计模型，如逻辑回归和Cox比例风险回归，在实际应用中常常会因为其假设条件可能不成立而面临局限性。与此同时，尽管机器学习方法具有灵活性和处理复杂及非结构化数据的能力，在某些场景中并未始终表现出优于传统模型的性能。为应对这些挑战，将机器学习与传统统计方法相结合可能提供更稳健和准确的预测模型。

研究方法与发现

研究团队对PubMed、EMbase、Web of Science、CNKI、VIP、万方和Sinomed等多个数据库进行了全面检索，收集了从数据库建立到2023年5月1日将机器学习集成到统计方法中的预测模型研究。研究纳入了20项英文研究和1项中文研究，涵盖了诊断模型和疾病发生/预后预测模型。

研究发现，集成模型通常在单独使用时优于统计和机器学习方法。例如，当涉及超过100个预测变量的模型时，堆叠特别有效，因为它允许结合不同模型的优点，同时最小化其缺点。

该研究发现，当单独使用时，整合模型通常优于仅用统计和机器学习方法。信用： Neuroscience News

未来展望

研究团队计划进一步验证和改进现有的集成方法，并开发全面的工具来评估这些模型在各种临床环境中的表现。最终目标是建立更高效、更具通用性的集成模型，以适应不同的场景，从而推动临床诊断和筛查实践的进步。

这项研究为医疗健康领域提供了重要启示：通过将机器学习与传统统计方法相结合，可以开发出更准确、更稳健的疾病风险预测模型，有助于提高临床决策的精准度，最终改善患者预后。