《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》 ---- 疾病预测 综述与实践

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简介

疾病风险预测核心解决的问题是预测个体在未来一段时间内患某种疾病（或发生某种事件）的风险概率。

疾病预测会根据某个人群定义，例如全人群、房颤人群、心梗住院人群等，针对某个预测目标，例如脑卒中、心衰、死亡等，设定特定的时间窗口，包括做出预测的时间点，和将要预测的时间窗，预测目标的发生概率。

论文：人工智能在疾病预测研究中可视化分析
http://www.zgggws.com/article/doi/10.11847/zgggws1128486

通过对高频次和高中心关键词进行分析可以发现人工智能应用于疾病预测领域的热点。

• 一是对癌症的预测研究。从人工智能在疾病预测领域的知识基础可以看出，癌症的病理和影像学诊断、预后研究是研究热点，并积累了丰富的方法学基础，为未来该领域深入研究奠定了基础。

• 二是对疾病的分类、诊断、鉴别和生存情况的研究。研究者主要关注的是对疾病诊断和预后方面的预测，尤其通过图像识别技术应用于疾病分类、病理诊断、影像学图像分析等方面，并且通过模型构建还可