意大利巴勒莫大学Mario Daidone团队总结机器学习在脑卒中诊断、治疗和预后评估中的意义(机器预后学习脑卒中患者)

来自意大利巴勒莫大学Mario Daidone团队认为，机器学习可以预测脑卒中的可能性，并识别出更容易患脑卒中的人。
机器学习算法可以通过研究患者数据来识别风险因素并预测脑卒中的可能性。
这些信息可以指导治疗决策，并有助于预防脑卒中。
治疗计划和选择是机器学习可能有帮助的其他领域。
例如，通过评估患者数据，机器学习算法可以帮助医生根据特定患者的特定特征和病史为其选择最佳疗法。
这种方法可以带来更个性化和成功的治疗方案，从而改善患者的预后。
机器学习有可能显著改善缺血性脑卒中患者的诊断、治疗和预后。
随着技术的进步，可以期待机器学习在这种情况的管理中发挥越来越重要的作用。

文章在《中国神经再生研究（英文版）》杂志2024年4 月 4 期发表。

文章来源：Daidone M, Ferrantelli S, Tuttolomondo A (2024) Machine learning applications in stroke medicine: advancements, challenges, and future prospectives. Neural Regen Res 19(4):769-773. doi.org/10.4103/1673-5374.382228