IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Medicina e descoberta de medicamentos · Nature (computational biology) · 2026-10-21
Modelo de ensemble baseado em aprendizado de máquina para estratificação de risco de lesão miocárdica em dados de exame físico
Título original: Machine learning-based ensemble model for the risk stratification of myocardial injury in physical examination data
Um conjunto (ensemble) de aprendizado de máquina estratifica o risco de lesão miocárdica, uma manifestação precoce e comum de miocardite, a partir de dados de check-ups de saúde de rotina. Um algoritmo de hill climbing orientou a seleção e o ajuste de cinco modelos integrados (random forest, SVM, regressão logística, CART e LightGBM), alcançando 81.8% de AUC e 89.7% de acurácia no conjunto de teste, um ganho modesto, porém estatisticamente embasado, em relação aos classificadores individuais. O desempenho permaneceu estável na validação temporal com participantes recrutados em 2025, com AUC de 0.812.