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在评估职业曲棍球运动员脑震荡风险的研究中，Bruce 等人开发了条件推断树、随机森林和逻辑回归模型。虽模型辨别能力强，但校准评估缺失。确保模型校准对临床决策至关重要，研究强调应纳入校准曲线提升模型实用性。
在职业体育领域，脑震荡一直是困扰运动员健康的重要问题。职业曲棍球运动对抗激烈，运动员头部受伤风险高，脑震荡的发生不仅影响运动员当下的比赛状态，还可能对其长期健康造成潜在威胁。以往的脑震荡风险评估方法存在诸多不足，传统评估方式主观性较强，难以准确量化风险，导致无法及时、精准地判断运动员是否遭受脑震荡以及后续的处理措施是否得当。这就迫切需要一种更科学、准确的评估方法。
为了解决这一问题，德国科隆体育大学（German Sport University Cologne）的研究人员 Maximilian Klemp 和 Robert Rein 对 Bruce 等人发表在《Sports Medicine》上的 “A Machine Learning Approach to Concussion Risk Estimation Among Players Exhibiting Visible Signs in Professional Hockey” 一文进行深入探讨。该研究利用机器学习开发预测模型评估运动员脑震荡风险，这一研究对保障运动员健康、优化赛事医疗保障具有重要意义。
研究人员采用了多种机器学习算法来构建预测模型，包括条件推断树、随机森林和逻辑回归模型。他们使用了包含 1563 个独特事件的数据集，其中 183 个事件后来被诊断为脑震荡。通过这些数据进行模型训练和分析。
研究结果
- 模型辨别能力：研究构建的模型展现出较强的辨别能力。条件推断树模型的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）值为 80.2，随机森林模型为 81.8，逻辑回归模型为 82.2。这表明这些模型在区分脑震荡和非脑震荡病例方面有一定的有效性。
- 个人脑震荡史的影响：研究发现，将个人脑震荡史纳入模型后，能显著提升模型的辨别能力，说明个人过往的脑震荡经历在评估当前脑震荡风险时是一个重要因素。
- 模型校准的问题：虽然模型在辨别能力上表现良好，但研究人员指出，在临床风险预测模型中，校准同样重要。校准是评估模型估计风险与事件实际相对发生频率之间的一致性。研究中未对模型校准进行评估，这是存在的问题。因为即使模型能正确分类患者，但风险估计可能不准确，例如过于极端或保守。这可能导致运动员面临不必要的风险，或使教练和医疗人员对模型失去信心。在该研究中，脑震荡发生率仅为 12%（183/1563），存在类别不平衡问题，这会加剧模型校准的难度，可能使模型产生偏差。
- 校准评估方法：研究人员强调，评估校准有多种方法，其中最常见的是评估校准曲线。校准曲线可以通过图形和统计方法（如截距和斜率）进行评估。在记录风险模型时展示校准曲线，有助于更全面地评估模型的可靠性，而不仅仅关注辨别能力。
研究结论与讨论
这项研究的重要意义在于，它指出了在利用机器学习模型评估职业曲棍球运动员脑震荡风险时，不能仅仅关注模型的辨别能力，校准同样是关键环节。如果模型校准不佳，即使辨别能力良好，也可能给出误导性的预测，从而影响临床决策，对运动员的健康产生不良影响。在实际应用中，尤其是在临床风险预测场景下，确保模型校准准确至关重要。研究人员强烈建议 Bruce 等人在其脑震荡风险模型中纳入校准曲线，以便更好地评估模型的实用性，为运动员的健康保障提供更可靠的依据。这一研究也为后续相关领域的研究指明了方向，即在构建风险预测模型时，应全面考虑模型的各种性能指标，注重模型校准，从而提高模型的准确性和可靠性，为运动员的健康保驾护航。
