机器学习用于预测心力衰竭患者的死亡率,其喷射分数略有减少
Pengchao Tian1, Lin Liang1, Xuemei Zhao1
1Heart Failure Center, State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, Fuwai Hospital, National Center for Cardiovascular Disease, Chinese Academy of Medical Science, Peking Union Medical College Beijing China.
基于机器学习的预测模型 (MLBPMs) 显示出预测心力衰竭的预测结果具有轻微减少的射出分数的前景. 这些模型显著优于传统的物流回归,提供了改进的患者管理策略.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 基于机器学习的预测模型 (MLBPMs) 在预测心力衰竭的结果方面表现出有效性,其射出分数减少和保留.
- 有限的数据存在于MLBPM在心力衰竭中具有轻微减少的喷射分数 (HFmrEF) 的实用性.
研究的目的:
- 为了评估MLBPMs在HFmrEF患者队列中的预测性表现.
- 用各种机器学习算法评估长期结果预测的准确性.
主要方法:
- 分析了424名具有长期随访数据的HFmrEF患者队列.
- 采用了两个功能选择策略:"全套" (67个功能) 和CoxBoost (17个功能).
- 使用极端梯度提升,随机森林和支持矢量机算法开发了6个MLBPM,与物流回归基准进行了比较.
主要成果:
- 在1008天的中位数随访期间,121名患者经历了全因死亡.
- 大型LBPM通常表现优于逻辑回归模型.
- "全集"极端梯度提升模型实现了最高的精度 (85.4%),AUC为0.916和0.12的Brier分数.
结论:
- 在HFmrEF患者中,MLBPM显著提高了结果预测的准确性.
- 这些先进的模型有可能优化HFmrEF的临床管理.
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