В России создали ИИ-модель для прогноза смертности при остром коронарном…

В России создали ИИ-модель для прогноза смертности при остром коронарном синдроме

Учёные из Сыктывкарского госуниверситета имени Питирима Сорокина и их коллеги разработали новую систему прогнозирования риска смерти для пациентов с острым коронарным синдромом (ОКС). Модель, основанная на машинном обучении, показала более высокую точность по сравнению с традиционной шкалой GRACE.

Для анализа были использованы данные более 14 тысяч пациентов, из которых в финальное исследование вошли сведения о 13,3 тысячи человек. Алгоритм оценивал 28 клинических параметров, включая возраст, показатели гемодинамики и лабораторные данные. Наиболее эффективной оказалась ансамблевая модель CatBoost, чья прогностическая способность (AUC-ROC) достигла 0,961, в то время как у шкалы GRACE этот показатель составил 0,919.

Исследователи подчеркнули, что полученные результаты пока не означают готовности технологии к широкому клиническому внедрению. Следующим этапом должно стать проведение мультицентровых клинических исследований.

DevZone Portal