Day 1：确定选题、锁定目标期刊、找到关键文献 给各位师弟师妹们汇报一下最近的情况 前面应大家的要求 在大家的督促下完成了多期网状meta的挑战 非常开心的顺利完成了挑战 大家的学习热情就像燃烧的火焰 所以现在我们挑战机器学习构建预测模型，7天完成！ 预测模型大家都比较熟悉了 那怎么加入机器学习这个热点话题呢 就是一股股劲儿，冲就完事儿！ 现在人工智能、机器学习的浪潮席卷而来 一点儿也不夸张的说，绝对是我们未来的新方向 2024年的诺贝尔物理学奖颁给了神经网络 Deepseek给我带来了莫大的惊喜和超级的期待 这不仅是挑战，更是我们科研路上的加速器！ 我在Pubmed上面进行初步的检索 最近几年的机器学习文章数量呈现井喷 什么XGBOOST、LGM等等模型 在医学上的应用也是越来越广泛，文章也是越发越高 每天都能收到师弟师妹们的咨询， 不是问这个算法怎么用， 就是问那个数据咋处理， 看得出来大家也都对机器学习在临床医疗的巨大潜力 “虎视眈眈” 呢 其实我也觉得，只要咱们找准方向， 肯花时间下功夫钻研，肯定能搞出点名堂！ 以前传统的预测方法， 很多时候只能看看表面的数据，局限性太大了。 但机器学习可不一样， 它能处理海量的数据， 把那些隐藏在深处的规律和模式都给挖出来， 然后建立起比较精准的预测模型。 按照以往的Step，先要有目标， 我的目标期刊是“International Journal of Medical Informatics” 是Elsevier旗下的比较老牌的期刊，2区 不是什么水刊， 对机器学习也比较友好的 我的目标文献是用的MIMIC数据库 为了方便我就采用的NHANES数据集 解决临床研究没有数据的问题 这其实也是nhanes数据库挖掘的高阶内容了 比传统的相关性分析来说加了一些新的内容进去 也就意味着中稿的概率会更高 如果师弟师妹们手里有既往的数据发过传统的文章 也可以用机器学习的代码再写一篇文章 毕竟有新的“Buff”叠加