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Dieses Beispiel veranschaulicht die Entwicklung eines Vorhersagemodells für schwerwiegende unerwünschte kardiale Ereignisse (MACE) innerhalb eines Zeitraums von einem Jahr. Ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie beabsichtigt, dieses Modell unter Verwendung von über 200 Kandidatenvariablen zu erstellen, die aus elektronischen Patientenakten extrahiert wurden. Diese Variablen umfassen eine Reihe von Faktoren, darunter:
Klinische Messwerte: Systolischer und diastolischer Blutdruck, Herzfrequenz, Body-Mass-Index (BMI), Blutzuckerspiegel und Cholesterinwerte (gesamt, High-Density-Lipoprotein [HDL], Low-Density-Lipoprotein [LDL]).
Lifestyle-Faktoren: Raucheranamnese (gemessen in Packungsjahren), Häufigkeit des Alkoholkonsums, Trainingsniveau und Ernährungs-Score.
Krankengeschichte & Medikamente: Vorgeschichte von Diabetes und Hypertonie sowie die Einnahme von Statinen und Aspirin.
Demografie & Genetik: Alter, Geschlecht, Familienanamnese von Herzereignissen und Daten von 50 Kandidaten-Genloci.
Neue Biomarker: Zehn neue Blutentzündungsmarker und Koronararterien-Kalzium-Score.
Anfängliches komplexes Modell:
Ein komplexes maschinelles Lernmodell, wie z. B. ein Random Forest oder eine Gradient Boosting Machine, das alle 200+ Variablen einbezieht, könnte potenziell eine hohe Vorhersageleistung erzielen, beispielsweise eine Fläche unter der Kurve (AUC) von 0,92.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2F3wliN0sx0YrkBD33BdGG6t6OvJAWGKDc%2F4ed5623b-3aff-4d2b-b22f-a3a2f916f2b9%2F32321d33-6b62-4897-8388-cd2a37ffcadc.png&w=3840&q=75)
Prompt-Beschreibung
GENEHMIGT Dieses Beispiel veranschaulicht die Entwicklung eines Vorhersagemodells für schwerwiegende unerwünschte kardiale Ereignisse (MACE) innerhalb eines Zeitraums von einem Jahr. Ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie beabsichtigt, dieses Modell unter Verwendung von über 200 Kandidatenvariablen zu erstellen, die aus elektronischen Patientenakten extrahiert wurden. Diese Variablen umfassen eine Reihe von Faktoren, darunter: Klinische Messwerte: Systolischer und diastolischer Blutdruck, Herzfrequenz, Body-Mass-Index (BMI), Blutzuckerspiegel und Cholesterinwerte (gesamt, High-Density-Lipoprotein [HDL], Low-Density-Lipoprotein [LDL]). Lifestyle-Faktoren: Raucheranamnese (gemessen in Packungsjahren), Häufigkeit des Alkoholkonsums, Trainingsniveau und Ernährungs-Score. Krankengeschichte & Medikamente: Vorgeschichte von Diabetes und Hypertonie sowie die Einnahme von Statinen und Aspirin. Demografie & Genetik: Alter, Geschlecht, Familienanamnese von Herzereignissen und Daten von 50 Kandidaten-Genloci. Neue Biomarker: Zehn neue Blutentzündungsmarker und Koronararterien-Kalzium-Score. Anfängliches komplexes Modell: Ein komplexes maschinelles Lernmodell, wie z. B. ein Random Forest oder eine Gradient Boosting Machine, das alle 200+ Variablen einbezieht, könnte potenziell eine hohe Vorhersageleistung erzielen, beispielsweise eine Fläche unter der Kurve (AUC) von 0,92.
