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从连续预测因子到临床阈值：关于缺血性卒中结果预测基于指南的分类性能权衡的早期证据
摘要
arXiv:2608.05203v1 Announce Type: new Abstract: Machine learning models achieve strong predictive accuracy for 90-day outcome prediction in acute ischaemic stroke, yet clinical adoption is limited by ...
models
the
treatment
for
stroke
guideline
continuous
predictive
accuracy
outcome
2026-08-07
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Esra Zihni, Katryna Cisek, Hamzah Ziadeh, Hendrik Knoche, Robert Mikulik, John D. Kelleher
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arXiv:2608.05203v1 公告类型：新 摘要：机器学习模型对急性缺血性中风的 90 天结果预测具有很强的预测准确性，但由于模型解释与临床医生推理不一致，临床采用受到限制。受临床医生用户研究要求与临床指南一致的截止值的推动，我们询问是否可以在不牺牲性能的情况下用临床知情的分类编码取代连续预测变量。在分为三个治疗队列的多中心欧洲登记中，我们比较了标准模型和完全分类的梯度增强模型，后者使用与卒中指南一致的特定治疗阈值。完全分类的模型在统计上与两个治疗队列中的连续模型没有区别，其中一个队列的预测准确性显着下降。全局特征重要性排名保持一致，这表明将连续预测因子离散化为基于指南的类别可以保留所有治疗组中预后因素的核心层次结构。因此，基于指南的分类是卒中结果模型的可行设计选择。
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