在患有稳定胸痛的患者中开发基于ML的阻塞性CAD的假测概率模型
Guanhua Dou1, Jia Zhou2, Ziqiang Guo3
1Senior Department of Cardiology, Sixth Medical Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing, China; Department of Cardiology, Second Medical Center and National Clinical Research Center for Geriatric Diseases of Chinese PLA General Hospital, Beijing, China.
一个新的机器学习模型C-STRAT在预测冠状动脉疾病方面表现优异,在中国患者中,与ESC2019和RF-CL.等现有模型相比,胸痛稳定.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 目前的指导方针建议预测概率模型 (ESC2019,RF-CL) 在冠状动脉CT血管造影前进行稳定的胸痛评估.
- 这些模型在中国人口中的可靠性仍未得到充分研究.
研究的目的:
- 为中国的稳定胸痛患者开发基于机器学习的预测概率模型.
- 将这个新模型的性能与ESC2019和RF-CL模型进行比较.
主要方法:
- 对一个大规模的,多中心的中国注册表队列的分析.
- 使用整体机器学习算法开发C-STRAT (冠状动脉斑块早期检测和风险分层的中国注册) 评分.
- 与现有的预测概率模型进行比较.
主要成果:
- 在测试数据集中,C-STRAT得分显示出最好的歧视 (AUC:0.769).
- 与其他模型相比,观察到积极的综合歧视改善和净重新分类改善.
- 该模型还显示了良好的校准.
结论:
- 一个高性能,机器学习衍生的预测概率模型 (C-STRAT) 已经为中国人群开发.
- 预计该模型将有助于在患有稳定胸痛的患者进行进一步诊断测试的决策.
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