机器学习是以数据资料为基础,利用计算机构建概率统计模型,对数据进行预测与分析的前沿交叉学科.近年来,随着科技的发展,医疗数据的信息化和规范化程度不断提高,利用机器学习对体量庞大、类型多样的医疗数据进行深度挖掘和分析,探索疾病与相关参数的深层次联系,为医疗行为提供风险预警、决策支持及个性化建议,并已在医疗多领域得以实现.将机器学习应用于急诊诊疗工作中,有助于早期识别急危重症患者,及时发现潜在疾病风险,精准提供诊疗决策支持,从而提高诊疗效率和诊治水平,改善急诊拥挤问题,可在提升医疗服务质量的同时减轻急诊医务人员工作强度.本文基于国内外最新研究成果,从急诊分诊、疾病诊断与治疗决策、疾病风险预警和不良事件预测4个方面,对机器学习在急诊科诊疗工作中的应用研究进展进行综述.
作者：彭川；熊辉
来源：中国中西医结合急救杂志 2022 年 29卷 2期
