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深静脉血栓(DVT)在骨科大手术患者中具有高发病率、高致死率的特点,严重影响了患者的预后,增加了患者的经济负担.有效、精确地预测患者发生DVT的风险,及时、准确地为患者采取预防措施,是DVT风险管理的保障.目前,骨科患者常用的DVT风险预测模型包括Caprini、Autar、Wells-DVT和RAPT血栓评估模型,对患者DVT的发生有一定的预测作用且各具优缺点.随着大数据时代的到来,人工智能快速发展,基于机器学习算法建立的DVT风险预测模型表现出更好的预测性能,是未来DVT风险预测模型发展的趋势.
作者：高奉琼；马炎；陈伟；刘晓童；冯加义；王安素；宋凌霞；夏同霞
来源：海南医学 2024 年 35卷 7期
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