ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (computational biology) · 2026-10-21
Ансамблевая модель на основе машинного обучения для стратификации риска повреждения миокарда по данным медицинских осмотров
Оригинальное название: Machine learning-based ensemble model for the risk stratification of myocardial injury in physical examination data
Ансамбль машинного обучения стратифицирует риск повреждения миокарда — раннего и распространённого проявления миокардита — по данным рутинных медицинских осмотров. С помощью алгоритма восхождения к вершине подбирались и настраивались пять интегрированных моделей (случайный лес, SVM, логистическая регрессия, CART и LightGBM), что обеспечило 81.8% AUC и 89.7% точности на тестовом наборе — скромный, но статистически подтверждённый прирост по сравнению с отдельными классификаторами. Производительность оставалась стабильной при временной валидации на участниках, набранных в 2025 году: AUC составила 0.812.