Open heart · 2026-09-12 · 综述
- 一句话结论：该综述考察机器学习算法预测心血管疾病风险的输出，是否针对Framingham风险评分的已知不足并改善风险估计。
- 研究设计与做法：检索Medline、Embase与IEEE自建库至2025年1月1日，纳入将机器学习心血管风险评估输出与FRS直接比较的研究，排除评论、信件及未发表文献。
- 主要结果：按PRISMA指南由两名评价者独立筛选标题与摘要，摘要未报告纳入研究数量及算法与FRS比较的具体结果。
- 值得关注：摘要信息有限，机器学习算法相对FRS的改善程度与临床适用性尚不明确，需参考全文数据。
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Phillips SP, Han H.
本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-09-14》「AI 科研智能体 / AI 科学家」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。
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