SPJ｜Health Data Science：机器学习与传统统计方法如何融合构建疾病风险预测模型？

本文系统综述了全球范围内机器学习与传统统计方法融合在疾病风险预测模型构建中的研究现状。研究发现，尽管相关研究有限，但融合模型显示出优于单一模型的潜力。文章总结了融合模型的主要策略，包括回归模型和分类模型的不同融合方法，并指出融合模型在提高预测准确性和稳健性方面具有潜力。未来研究应关注融合策略的完善和外部验证，以开发更高效、更通用的模型，服务于临床决策。