贝叶斯分析与机器学习：开启心胸外科研究革新之路

在心胸外科研究中，为更精准地进行风险评估和个性化治疗，研究人员开展了关于贝叶斯分析（Bayesian analysis）和机器学习（ML）的研究。结果发现二者结合能整合先验知识与数据驱动分析，有望革新心胸外科研究。意义重大！

　　贝叶斯分析（Bayesian analysis）是一种统计方法，它会随着新证据的出现更新假设的概率，将先验知识与观测数据相结合，从而得出后验概率。在适应性临床试验和分层建模中，它特别有用，能提供灵活性和动态决策依据。而机器学习（ML）则借助算法分析大型数据集中的复杂模式，为风险评估和个性化治疗提供预测性见解。深度学习和聚类等技术可提高诊断准确性并优化治疗方案。贝叶斯方法与机器学习相结合，有望通过整合先验知识和数据驱动的分析方法，彻底改变心胸外科研究。