Modelos predictivos de aprendizaje automático para el pronóstico en pacientes sometidos a reparación endovascular de

Ning Zhao1, Yaming Zhou2, Shaobo Cao3

  • 1Department of Vascular Surgery, Beijing Hospital, National Center of Gerontology, Institute of Geriatric Medicine, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing, China; Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, China.

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Resumen

Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir la supervivencia después de la reparación endovascular de aneurismas (REVA) para aneurismas aórticos abdominales (AAA). El algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) demostró una precisión superior en la predicción de los resultados de los pacientes, identificando el accidente cerebrovascular, la relación entre el diámetro del aneurisma y el índice de masa corporal, y la EPOC como predictores clave.