综述：机器学习技术在卒中预测中的应用：算法、数据集与区域差异的系统评价

这篇系统综述全面评估了2013-2024年间58项开放获取研究，揭示了机器学习（ML）和深度学习（DL）在卒中预测中的前沿进展。文章系统分析了传统算法（如SVM、RF）与深度学习模型（CNN、LSTM）的性能差异，特别指出集成方法在结构化数据（准确率90.4-97.8%）和影像数据应用中的优势，同时尖锐指出非洲高负担地区研究仅占4项的显著地域失衡问题。

　　

卒中作为全球第二大死因，每年导致1500万新发病例，其预测技术的革新对公共卫生至关重要。近年来，人工智能（AI）尤其是机器学习（ML）的突破性进展，为卒中风险预警提供了全新解决方案。本文系统梳理了该领域的关键技术路径与研究空白。

方法学革新与数据挑战
研究遵循PRISMA指南，筛选58项ML相关研究。数据获取呈现两极分化：57.8%采用电子健康档案（EHR），25.3%依赖医学影像（CT/MRI），而开源数据集如Kaggle的使用占比16.9%。值得注意的是，非洲尽管承担全球87%的卒中相关死亡，相关研究却不足4项，凸显数据鸿沟。

算法性能的巅峰对决
传统ML中，随机森林（RF）在结构化数据分析表现抢眼（准确率95%），而支持向量机（SVM）对噪声数据展现强鲁棒性。深度学习领域，CNN-biLSTM模型处理EEG信号时准确率达96%，LSTM在MRI报告分析中AUC值达0.88。集成学习方法如XGBoost在大型队列研究中准确率突破97.34%，显著优于传统CHA₂DS₂-VASc评分（AUROC 0.651 vs 0.727）。

数据预处理的艺术
面对医疗数据的复杂性，研究采用多阶段处理：

• 不平衡数据：SMOTE过采样使少数类样本增加300%
• 特征选择：鲸鱼优化算法（WOA）与乌鸦搜索算法（CSA）联用，将1004个特征压缩至147个
• 降维：PCA使模型准确率提升8%

临床转化的瓶颈
尽管技术指标亮眼，实际应用仍面临三重挑战：

1. 算法偏见：模型在非训练人群（如非洲裔）中性能下降40%
2. 计算成本：DL模型需专用GPU，限制资源匮乏地区使用
3. 数据隐私：医院数据共享率不足30%

未来方向
建立非洲卒中生物样本库、开发轻量化移动端模型、制定ML临床验证标准将成为突破重点。正如研究者指出："在算法精度竞赛之外，我们更需要确保技术能惠及卒中死亡率最高的群体。"这项系统评价不仅绘制了技术路线图，更敲响了全球健康公平的警钟。