StrokeClassifier：人工智能工具基于电子健康记录对缺血性卒中进行病因分类 项目背景及研究动机 脑卒中（尤其是急性缺血性卒中，AIS）的病因识别工作对二次预防至关重要，但诊断起来往往非常困难。在美国，每年的缺血性卒中新发病例近67.6万，其中四分之一的患者曾有过卒中史。这种病症的再发率较高，甚至可能导致死亡或进一步的残疾。缺血性卒中的病因可以多种多样，包括大动脉粥样硬化、心源栓塞、小血管病以及其他罕见病因。然而，美国大约20-30%的缺血性卒中患者在经过评估后，病因依然无法确定，被归类为隐源性卒中。这部分患者的再发卒中风险特别高。因此，能够准确识别隐源性卒中的病因，对于优化治疗方案、提高患者预后具有重要意义。然而，做出准确诊断需要整合大量的数据，包括临床史、体检结果、实验室数据、...