刘雨安，杨小文，李乐之

（1.湖南中医药大学 护理学院，湖南 长沙410208；2.中南大学 湘雅护理学院，湖南 长沙410013）

近年来，人工智能（artificial intelligence,AI）技术在医疗卫生领域的发展成为关注的焦点， 应用也越来越广泛。 2017 年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出[1]，国家重点发展人工智能技术，完善适应人工智能技术的医疗政策体系、重点任务、保障措施等， 并加快创新应用， 以缓解就医诊疗困难、提升公众健康水平。 机器学习（machine learning,ML）是一门研究计算机如何从数据中学习并挖掘信息的科学学科[2]，是人工智能的本质，它代表着一套强大的算法，可以对数据进行描述、学习、分析和预测等，具有高效、准确、通用等优点[3]。 在如今大数据的时代背景下， 信息化的飞速发展给临床工作者带来了大量复杂的医疗数据， 而机器学习具有强大的从数据中提取信息的能力， 为智能数据的采集、分析、存储和预测提供了大量有价值的工具[4]。 其中，疾病预测模型的构建是机器学习常见的应用之一，目前已有大量研究使用机器学习算法进行疾病预测模型的构建与验证[4-7]，并证明了其对临床疾病的管理与决策具有积极的辅助作用。 本研究对机器学习技术进行简要介绍， 并对其在疾病预测中的应用进行综述， 以期促进护理工作者对机器学习技术的了解，探索未来可发展的方向，推动人工智能在医疗领域的发展。

1 机器学习概述

机器学习是一门多领域交叉的学科， 它是指利用计算机模……