基于回归或机器学习方法的个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告(TRIPOD+AI)解读  

Interpretation of the transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis based on regression or machine learning methods(TRIPOD+AI)

作　　者：闫明海 赵延延 刘鑫[1] 李卫[1] 王杨[1] Yan Minghai;Zhao Yanyan;Liu Xin;Li Wei;Wang Yang(Chinese Academy of Medical Sciences,Peking Union Medical College,National Center for Cardiovascular Diseases,National Clinical Medical Research Center for Cardiovascular Diseases,Fu Wai Hospital Medical Research and Statistics Center,Beijing100037,China)

机构地区：[1]中国医学科学院,北京协和医学院,国家心血管病中心,国家心血管疾病临床医学研究中心,阜外医院医学研究统计中心,北京100037

出　　处：《中华内科杂志》2025年第1期4-10,共7页Chinese Journal of Internal Medicine

基　　金：中国医学科学院阜外医院高水平医院临床科研业务费(2023-GSP-GG-1)。

摘　　要：随着人工智能(AI)和机器学习方法在预测模型开发中的广泛应用,个体预后或诊断的多变量预测模型的透明报告(TRIPOD)2015指南已无法全面适应当下研究需求。本文旨在介绍和解析新版报告规范基于回归或机器学习方法的TRIPOD(TRIPOD+AI),通过详尽剖析27项清单条目,帮助研究者在比较TRIPOD 2015与TRIPOD+AI的基础上,更好地理解和应用这一更新的指南,以提高预测模型研究的报告质量、透明性和可重复性。

关 键 词：人工智能 预测模型 TRIPOD+AI 报告规范 

分 类 号：R319[医药卫生—基础医学]