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PROBAST和PROBAST+AI预测模型风险偏倚评估工具解读

靳帅

北京大学护理学院

擅长：医学和护理学临床科研数据统计与分析、机器学习与临床预测模型开发

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2026-01-04 来源：医咖会

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课程目录

【视频】机器学习在医学研究中的应用案例实战教学

【视频】机器学习在医学研究中的应用案例实战教学

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第1章人工智能、机器学习、大数据挖掘与医疗健康研究

1.

人工智能浪潮：从ChatGPT到医疗健康研究

试学

16:14

2.

机器学习与大数据挖掘：医疗健康研究的新纪元

23:14

第2章机器学习基础理论概述

1.

机器学习核心概念和类型

22:01

2.

机器学习建模一般流程

试学

13:01

3.

机器学习常用算法

13:20

第3章机器学习在医学研究中的应用案例教学

1.

基于克利夫兰心脏病数据集的机器学习预测模型的构建和验证

37:04

2.

运用COX回归和随机生存森林建立结直肠癌患者预后预测模型

1:05:10

3.

运用可解释技术实现黑箱模型的可视化与个性化解释：以乳腺癌风险预测模型为例

23:04

4.

基于K-means聚类算法挖掘糖尿病患者生化指标的临床亚型

26:04

5.

Python与R语言的选择：以SEER数据挖掘为例

51:01

6.

多分类预测模型：以疾病严重程度预测为例

22:33

7.

深度学习：运用人工神经网络建立肿瘤患者深静脉血栓风险预测模型

18:52

8.

TRIPOD和TRIPOD+AI声明解读与临床预测模型论文写作指导

53:30

9.

PROBAST和PROBAST+AI预测模型风险偏倚评估工具解读

26:35

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