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评估与预测文献资料
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健康医疗大数据驱动下的疾病风险评估与预测方法探析
通过分析国内外大数据统合、分析、预测技术的研究现状,提出在健康医疗大数据驱动下,疾病风险与预测数据分析存在的问题,在应用层面探析用于居民健康危险因素识别与高危人群发病风险预测的方法与技术.旨在为改善人口健康,实现"健康中国2030"全民健康目标,探索提出新型高效的科学途径和对策.
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乳腺癌风险评估与预测的模型及应用
乳腺癌风险评估与预测可以帮助临床医生评估采取预防性化疗或手术的必要性,并指导受试者的口常生活,达到减小患乳腺癌风险的目的.Gail、Claus、BRCAPRO和Cuzick-Tyrer模型是常见的4种风险评估模型.文章对上述4种模型的建立、使用、优缺点及应用范围进行论述,并使用各模型对一名有乳腺癌家族史的受试者进行风险评估;各模型预测结果差异有统计学意义;到45岁,以上4种模型预测值及人群平均累积发病概率分别为1.9%、11.8%、2.5%、5.0%和1.6%;而到75岁,分别为20.2%、32.5%、13.1%、25.0%和8.5%,受试者有较高的乳腺癌发病风险.新模犁的建立需要综合考虑各方面重要的风险因子,并进行大规模人群的验证研究.
