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预测模型的开发并不是脊柱外科领域的新概念。几十年来，外科医生一直依靠各种统计分析来确定并发症的风险因素，希望能够创建一个有效的模型。一种流行的技术是使用多元逻辑回归 (LR)，它可以为感兴趣的结果产生独立变量的优势比。这种分析的优势包括相对容易解释和应用。然而，预测模型的一个重要限制是所包含的预测变量数量有限。此外，这些传统分析本质上是静态的，假设输入和输出变量之间存在“线性”关系，并且在引入新数据时可能难以解决患者特定需求的复杂性。在过去十年中，医疗保健提供者通过电子病历的数字化获得了大量患者信息。因此，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为实施更准确和更通用的预测模型的潜在解决方案的中心。人工智能和机器学习越来越受青睐的主要原因包括能够快速处理大量数据、创建适应新数据的模型以及理解传统回归模型可能无法理解的复杂非线性关系。脊柱研究已经显示出机器学习方法的潜力
脊柱外科人工智能和机器学习的应用
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