综述：卒中风险预测与预防：传统方法与机器学习方法的对比

　　本综述系统比较了传统临床工具与人工智能（ML/DL）方法在卒中预测领域的应用，强调AI模型（如CNN、LSTM）在利用多模态数据（如神经影像、生物标志物）时展现出更高准确性，但存在可解释性（XAI）与泛化性挑战。建议未来研究聚焦可解释AI、多模态数据融合及伦理问题以推动临床转化。

　　

摘要

卒中是全球致残和死亡的主要原因之一，对个人、医疗系统及社会均产生重大影响。现有的卒中预测诊断技术（如风险评分和影像评估）往往缺乏个性化治疗所需的精确度。相比之下，机器学习（ML）与深度学习（DL）模型通过处理复杂的高维数据集，能够提供更高准确性和个性化预测能力。然而，这些方法在泛化性、可解释性（黑箱算法）及数据质量等方面仍面临挑战。本系统综述采用基于PICO的检索策略，分析了1981至2024年间涉及卒中预测、诊断、预后及治疗的研究，共从主流数据库（PubMed、Medline、EMBASE）筛选出3064篇文章，最终纳入226项研究。综述整合了传统临床工具与现代人工智能方法的研究成果，重点关注数据类型（影像、信号和表格数据）、生物标志物、模型效能及临床相关性。机器学习与深度学习模型在个性化卒中风险分类中表现出更强的预测能力，尤其在融合多模态数据（如神经影像、心电图和血浆纤维蛋白原等生物标志物）时更为显著。先进模型（如卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM）在处理复杂数据时性能优于传统工具，但仍受限于泛化性和可解释性问题。传统工具在资源有限环境及初步卒中评估中仍具有重要价值。结合机器学习与传统方法的混合策略展现出提升临床实用性的潜力。人工智能驱动的方法标志着卒中预测领域的显著进展，但其临床整合需克服模型透明度、数据多样性及伦理问题等关键限制。未来研究应聚焦可解释人工智能（XAI）、多模态数据融合和公平性，以确保ML增强工具在不同患者群体中兼具准确性、可解释性和可扩展性。这些努力对提升全球卒中预防、诊断和管理至关重要。

引言

卒中作为一种急性脑血管疾病，长期以来是公共卫生领域的重大挑战。随着医疗数据规模的扩大和计算能力的提升，人工智能技术逐渐被引入卒中风险管理领域。本综述旨在系统梳理传统临床评估工具与机器学习方法在卒中预测中的应用差异及互补性，为后续研究提供理论依据和实践方向。

传统预测方法的局限

传统卒中预测工具主要依赖风险评分系统（如Framingham风险评分）和影像学评估（如CT和MRI）。这些方法虽在临床中广泛应用，但往往基于群体统计学规律，难以实现个性化风险分层。此外，传统方法对复杂非线性关系的捕捉能力有限，且易受主观判断影响。

机器学习与深度学习的应用进展

机器学习（ML）和深度学习（DL）模型通过分析高维数据（如多模态影像、时序生理信号和生化指标），显著提升了卒中预测的精度。例如，卷积神经网络（CNN）在处理脑部影像数据时可自动提取病灶特征，而长短期记忆网络（LSTM）能有效建模心电图等时序信号中的长期依赖关系。研究显示，融合神经影像与生物标志物（如血浆纤维蛋白原）的ML模型可实现更细致的风险分层。

技术挑战与临床转化瓶颈

尽管ML/DL模型表现优异，其临床应用仍面临三大挑战：其一，模型泛化能力不足，在不同人群或医疗机构中性能波动较大；其二，黑箱算法缺乏可解释性（如特征重要性不透明），难以获得临床医师信任；其三，数据质量参差不齐，包括标注不一致、样本偏差等问题。

混合策略与未来方向

结合传统临床工具与机器学习的混合方法正成为新兴趋势。例如，将风险评分与ML特征工程结合，可在保持可解释性的同时提升预测效能。未来研究应优先发展可解释人工智能（XAI）技术（如SHAP框架），推动多中心数据共享与标准化，并关注伦理问题（如算法公平性）。

结论

人工智能技术在卒中预测领域展现出巨大潜力，但其全面融入临床实践仍需解决技术鲁棒性、透明度和实用性等问题。通过跨学科合作与创新性方法设计，ML增强的工具有望成为未来卒中防控体系的核心组成部分。