2 статей
Разработана и протестирована модель машинного обучения (лучшей оказалась SVM) для прогнозирования 30-дневной смертности у пациентов с сепсисом и иммунодефицитом. Модель использует всего 10 клинических показателей, доступных в первые 6 часов после поступления в реанимацию, и показала высокую точность при внешней валидации.
Исследование представляет MetaAMI — инновационную систему мета-обучения для прогнозирования внутрибольничной смертности у пациентов с острым инфарктом миокарда (ОИМ). Методология основана на случайных проекциях: данные пациентов с кодами МКБ-9 и МКБ-10 для ОИМ были отобраны из базы MIMIC-IV v3.1, признаки трансформированы через множественные случайные проекции, создающие различные низкоразмерные представления. На каждом представлении обучались базовые классификаторы, их прогнозы агрегировались в интегрированное представление для мета-обучателя, который уточнял границу решений. Результаты бенчмаркинга показали, что MetaAMI последовательно превосходит все базовые классификаторы по семи метрикам оценки: точность, AUC, F1-мера, G-мера, индекс Жаккара, Yоудена J и коэффициент корреляции Мэттьюса (MCC). Анализ важности признаков с помощью SHAP выявил клинически релевантные предикторы смертности, обеспечивая интерпретируемость модели. Анализ выживаемости дополнительно оценил клиническую полезность подхода. MetaAMI предлагает эффективное и надёжное решение для стратификации риска при ОИМ, позволяя клиницистам раньше выявлять пациентов высокого риска и персонализировать лечение.
