AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Kedokteran & penemuan obat · Nature (computational biology) · 2026-10-21
Model ensemble berbasis machine learning untuk stratifikasi risiko cedera miokard pada data pemeriksaan fisik
Judul asli: Machine learning-based ensemble model for the risk stratification of myocardial injury in physical examination data
Sebuah ansambel pembelajaran mesin menstratifikasi risiko cedera miokard, manifestasi dini dan umum dari miokarditis, dari data pemeriksaan kesehatan rutin. Algoritma hill climbing memandu pemilihan dan penyetelan lima model terintegrasi (random forest, SVM, regresi logistik, CART, dan LightGBM), mencapai AUC 81.8% dan akurasi 89.7% pada set pengujian, sebuah peningkatan moderat namun didukung secara statistik dibandingkan klasifier individual. Kinerja tetap stabil dalam validasi temporal pada peserta yang direkrut pada 2025, dengan AUC sebesar 0.812.