基于生化指标构建临床预测模型已成为现代医学研究的一个重要方向。本文系统地梳理了近年来基于该模型的研究进展,重点关注模型构建的关键环节,并指出此类模型目前存在的不足及未来的发展方向。笔者通过检索PubMed、Embase、Web of Scie...基于生化指标构建临床预测模型已成为现代医学研究的一个重要方向。本文系统地梳理了近年来基于该模型的研究进展,重点关注模型构建的关键环节,并指出此类模型目前存在的不足及未来的发展方向。笔者通过检索PubMed、Embase、Web of Science和中国知网等数据库,对28项相关研究的建模目标、变量选择、建模方法及模型评价进行了总结和分析。结果显示纳入的研究多为小样本、单中心设计,样本量中位数为466例(n=54~58 616例),研究对象以肿瘤患者为主,研究重点集中于疾病预后的风险预测。纳入研究的模型预测精度存在较大差异[曲线下面积(AUC)范围:0.691~0.992]。进一步分析显示,部分研究存在若干不足之处,包括纳入/排除标准不明确、数据预处理不规范、特征工程缺乏、未进行交叉验证和外部验证等。因此,尽管已有诸多研究尝试基于生化指标构建临床预测模型,但整体研究质量尚待提升。未来研究应注重选择多元自变量和先进机器学习算法进一步优化模型,并采用规范化的评估方法,确保模型的临床适用性,并重视时间序列数据的应用,以构建高质量的预测模型,从而充分发挥生化指标的临床价值。展开更多
文摘基于生化指标构建临床预测模型已成为现代医学研究的一个重要方向。本文系统地梳理了近年来基于该模型的研究进展,重点关注模型构建的关键环节,并指出此类模型目前存在的不足及未来的发展方向。笔者通过检索PubMed、Embase、Web of Science和中国知网等数据库,对28项相关研究的建模目标、变量选择、建模方法及模型评价进行了总结和分析。结果显示纳入的研究多为小样本、单中心设计,样本量中位数为466例(n=54~58 616例),研究对象以肿瘤患者为主,研究重点集中于疾病预后的风险预测。纳入研究的模型预测精度存在较大差异[曲线下面积(AUC)范围:0.691~0.992]。进一步分析显示,部分研究存在若干不足之处,包括纳入/排除标准不明确、数据预处理不规范、特征工程缺乏、未进行交叉验证和外部验证等。因此,尽管已有诸多研究尝试基于生化指标构建临床预测模型,但整体研究质量尚待提升。未来研究应注重选择多元自变量和先进机器学习算法进一步优化模型,并采用规范化的评估方法,确保模型的临床适用性,并重视时间序列数据的应用,以构建高质量的预测模型,从而充分发挥生化指标的临床价值。
文摘电站辅机设备健康状态评估与故障预警对新型电力系统火电机组的安全运行具有重要意义。以某超临界660 MW火电机组送风机为研究对象,提出了一种基于多重特征参数的送风机故障模型动态记忆矩阵构建方法,该方法可在确保计算结果精度的同时有效提升模型计算速度。同时引入权重系数改进多元状态估计(multivariate state estimation technique,MSET)算法,提出了一种权重系数计算方法;采用总体相似度和参数相似度指标进行故障预警和定位,构建了基于动态记忆矩阵和加权MSET算法的送风机故障预警模型。运用该模型对送风机故障进行仿真,仿真结果表明:加权MSET算法不仅能够有效提高故障工况下异常参数的预测精度,还能降低异常参数对正常参数预测结果的影响,进而在实现送风机故障提前预警的同时准确定位出故障点参数。
