基于人工智能(artificial intelligence,AI)和机器学习方法的临床预测模型开发和验证研究日益广泛,于2019年开发的预测模型偏倚风险和适用性评价工具(prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST)-2019展现出明显的局限性...基于人工智能(artificial intelligence,AI)和机器学习方法的临床预测模型开发和验证研究日益广泛,于2019年开发的预测模型偏倚风险和适用性评价工具(prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST)-2019展现出明显的局限性。因此,2025年发布PROBAST-2019的扩展更新版本,即PROBAST+AI。该工具分为模型开发和模型评估部分,旨在全面、规范评价模型开发中潜在的方法学质量、模型评估中的偏倚风险及适用性。本文对PROBAST+AI工具进行系统性的条目解读和示例分析,以期为从事相关研究的科研人员提供指导和帮助,促进临床预测模型研究的高质量发展。展开更多
文摘基于人工智能(artificial intelligence,AI)和机器学习方法的临床预测模型开发和验证研究日益广泛,于2019年开发的预测模型偏倚风险和适用性评价工具(prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST)-2019展现出明显的局限性。因此,2025年发布PROBAST-2019的扩展更新版本,即PROBAST+AI。该工具分为模型开发和模型评估部分,旨在全面、规范评价模型开发中潜在的方法学质量、模型评估中的偏倚风险及适用性。本文对PROBAST+AI工具进行系统性的条目解读和示例分析,以期为从事相关研究的科研人员提供指导和帮助,促进临床预测模型研究的高质量发展。
