AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-21

शारीरिक परीक्षण डेटा में मायोकार्डियल इंजरी के जोखिम वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग-आधारित एन्सेम्बल मॉडल

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

एक मशीन लर्निंग एन्सेम्बल नियमित स्वास्थ्य जांच के डेटा से मायोकार्डियल इंजरी — जो मायोकार्डाइटिस की एक प्रारंभिक और आम अभिव्यक्ति है — के जोखिम का स्तरीकरण करता है। एक हिल क्लाइंबिंग एल्गोरिदम ने पांच एकीकृत मॉडलों (रैंडम फॉरेस्ट, SVM, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, CART और LightGBM) के चयन और ट्यूनिंग का मार्गदर्शन किया, जिससे टेस्ट सेट पर 81.8% AUC और 89.7% सटीकता हासिल हुई, जो व्यक्तिगत क्लासिफायरों की तुलना में एक संयत लेकिन सांख्यिकीय रूप से समर्थित बढ़त है। 2025 में भर्ती किए गए प्रतिभागियों पर टेम्पोरल वैलिडेशन में प्रदर्शन स्थिर रहा, जिसमें AUC 0.812 रहा।

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