AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-21

স্বাস্থ্য পরীক্ষার ডেটায় মায়োকার্ডিয়াল ইনজুরির ঝুঁকি স্তরবিন্যাসের জন্য মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক এনসেম্বল মডেল

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

মেশিন লার্নিং অ্যানসেম্বল রুটিন স্বাস্থ্য চেক-আপের ডেটা থেকে মায়োকার্ডিয়াল ইনজুরির ঝুঁকি স্তরবিন্যাস করে, যা মায়োকার্ডাইটিসের একটি প্রাথমিক ও সাধারণ প্রকাশ। একটি হিল ক্লাইম্বিং অ্যালগরিদম পাঁচটি সংহত মডেলের (র‍্যান্ডম ফরেস্ট, SVM, লজিস্টিক রিগ্রেশন, CART এবং LightGBM) নির্বাচন ও টিউনিং পরিচালনা করে, টেস্ট সেটে 81.8% AUC এবং 89.7% নির্ভুলতা অর্জন করে, যা স্বতন্ত্র ক্লাসিফায়ারগুলির তুলনায় একটি মাঝারি কিন্তু পরিসংখ্যানগতভাবে সমর্থিত উন্নতি। 2025 সালে নথিভুক্ত অংশগ্রহণকারীদের উপর সময়গত যাচাইয়ে কর্মক্ষমতা স্থিতিশীল ছিল, যেখানে AUC ছিল 0.812।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →