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对通用手术中术后并发症的预测分析已成为提高患者安全并优化医院资源使用的重要性的一种工具。通过整合先进的机器学习技术和统计模型,可以更准确地预测哪些患者有可能患有严重并发症,例如感染,静脉血栓栓塞和器官衰竭。本文提供了有关主要预测分析方法的关键文献综述,包括物流回归,随机森林,支持向量机(SVM)和神经网络,以及最相关的预测变量,例如年龄,预先存在的合并症,营养状态和室内特征。我们还讨论了这些模型的临床应用,其中包括自定义护理,改善资源分配和降低医院费用。尽管预测模型具有重大的好处,但临床实施面临着重要的挑战,例如数据质量,不同环境的模型的概括以及预测的解释性。我们得出的结论是,尽管有这些挑战,但预测分析代表了围手术医学的有前途的前沿,只要伴随着足够的技术和道德努力,就有可能改善手术结果。

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