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Updated: Sep 18, 2025

A Data-Driven Approach to Quantifying Immune States in Sepsis
Published on: February 7, 2025
医学,人工智能和不确定性:为什么统计思维是基本的?
Claudio Córdova1, Otavio Nóbrega1
1Universidade de Brasília, Brasília, DF, Brazil.
医疗专业人员必须接受不确定性和概率,以整合新的证据和人工智能 (AI) 等创新. 增强的统计思维对于道德,基于证据的临床实践和培训至关重要.
科学领域:
- 医疗决策 - - 医疗决策
- 临床实践创新 临床实践创新
- 医疗保健分析 医疗保健分析
背景情况:
- 医学中对不确定性的历史性抵抗使证据整合延迟了多达20年.
- 文化和认识障碍阻碍了像人工智能 (AI) 这样的创新.
- 18世纪初,拉普拉斯对临床推理中的概率的见解得到了奥斯勒的回应,预示着现代方法.
研究的目的:
- 突出概率推理和统计思维在当代医学中的必要性.
- 为了强调基本的统计素养对于当前的临床决策不足.
- 倡导临床培训和实践的转型与基于证据的原则保持一致.
主要方法:
- 医学实践和决策的历史分析.
- 对基于证据的实践 (EBP) 和基于证据的医学 (EBM) 的基础贡献的审查.
- 对统计素养和概率推理不断变化的作用进行概念性检查.
主要成果:
- 科学证据和人工智能等创新的整合面临着严重的延迟,原因是根深蒂固的对不确定性的抵抗力.
- 希尔,科克兰和盖亚特的基础工作建立了基于证据的实践 (EBP) 和基于证据的医学 (EBM).
- 当前的医疗实践要求先进的统计思维超出了基本的识字能力.
结论:
- 培养概率推理和统计思维对于现代医学实践至关重要.
- 在道德上合理且与证据一致的决策需要增强的统计能力.
- 临床培训和实践的有意义的转变需要接受不确定性和概率.
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