الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-21

نموذج تجميعي قائم على تعلم الآلة لتصنيف مخاطر إصابة عضلة القلب في بيانات الفحص الطبي

العنوان الأصلي: Machine learning-based ensemble model for the risk stratification of myocardial injury in physical examination data

تُصنِّف مجموعة نماذج التعلم الآلي (ensemble) خطر إصابة عضلة القلب، وهي مظهر مبكر وشائع لالتهاب عضلة القلب، استنادًا إلى بيانات الفحوصات الصحية الروتينية. وقد وجّهت خوارزمية تسلق القمة (hill climbing) اختيار خمسة نماذج متكاملة وضبطها (الغابة العشوائية، وSVM، والانحدار اللوجستي، وCART، وLightGBM)، محقّقةً قيمة AUC تبلغ 81.8% ودقة تبلغ 89.7% على مجموعة الاختبار، وهو مكسب متواضع لكنه مدعوم إحصائيًا مقارنة بالمصنِّفات الفردية. وبقي الأداء مستقرًا في التحقق الزمني على مشاركين جرى تجنيدهم في 2025، بقيمة AUC بلغت 0.812.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →