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研究目的。对现代文献中可用的数据进行系统分析，探讨使用人工智能（AI）构建包括人体在内的复杂系统的数学模型的可能性。材料和方法。该综述包括过去 10 年在 Pubmed 上发表的有关该主题的国内外文章的数据。结果。机器学习算法有助于识别系统内人类难以或无法检测到的关键变量和关系。本文研究了各种类型的数学模型：解释性和预测性，解释了选择和标准化组成模型的变量以及模型中系数符号的重要性和目的。结论。描述性模型和预测模型是两种常见的机器学习模型。它们之间的主要区别在于其使用的目的。了解这些差异对于临床研究人员和分析师在选择最合适的模型类型进行研究或在决策过程中实施时非常重要。关键词：人工智能、机器学习、诊断、解释和预后模型、医学研究、多元逻辑回归、MLR
人工智能
主要关键词
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