IFRA：基于机器学习的中风患者仪器化跌倒风险评估量表

本研究解决了中风患者跌倒风险评估的不足，提出了一种基于仪器化 Timed Up and Go (ITUG) 测试数据的新型评估方法。通过机器学习技术识别具有最高预测能力的特征，将患者分为低、中、高风险组，结果显示IFRA量表在传统临床量表中表现优越，能够有效识别高风险患者，为今后的中风康复和居家防跌提供了重要的证据支持。