![APROBADO
Este ejemplo ilustra el desarrollo de un modelo predictivo para eventos cardíacos adversos mayores (MACE) en un plazo de un año. Una empresa de tecnología de la salud tiene como objetivo crear este modelo utilizando más de 200 variables candidatas extraídas de registros electrónicos de salud. Estas variables abarcan una variedad de factores, incluyendo:
Métricas Clínicas: Presión arterial sistólica y diastólica, frecuencia cardíaca, índice de masa corporal (IMC), niveles de glucosa en sangre y niveles de colesterol (total, lipoproteína de alta densidad [HDL], lipoproteína de baja densidad [LDL]).
Factores de Estilo de Vida: Historial de tabaquismo (medido en paquetes-año), frecuencia de consumo de alcohol, nivel de ejercicio y puntaje dietético.
Historial Médico y Medicación: Historial de diabetes e hipertensión, así como el uso de estatinas y aspirina.
Demografía y Genética: Edad, sexo, antecedentes familiares de eventos cardíacos y datos de 50 loci genéticos candidatos.
Nuevos Biomarcadores: Diez nuevos marcadores de inflamación en sangre y puntaje de calcio en las arterias coronarias.
Modelo Complejo Inicial:
Un modelo complejo de aprendizaje automático, como un bosque aleatorio o una máquina de gradiente boosting, que incorpore las más de 200 variables podría potencialmente lograr un alto rendimiento predictivo, por ejemplo, un área bajo la curva (AUC) de 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)
Descripción del prompt
APROBADO Este ejemplo ilustra el desarrollo de un modelo predictivo para eventos cardíacos adversos mayores (MACE) en un plazo de un año. Una empresa de tecnología de la salud tiene como objetivo crear este modelo utilizando más de 200 variables candidatas extraídas de registros electrónicos de salud. Estas variables abarcan una variedad de factores, incluyendo: Métricas Clínicas: Presión arterial sistólica y diastólica, frecuencia cardíaca, índice de masa corporal (IMC), niveles de glucosa en sangre y niveles de colesterol (total, lipoproteína de alta densidad [HDL], lipoproteína de baja densidad [LDL]). Factores de Estilo de Vida: Historial de tabaquismo (medido en paquetes-año), frecuencia de consumo de alcohol, nivel de ejercicio y puntaje dietético. Historial Médico y Medicación: Historial de diabetes e hipertensión, así como el uso de estatinas y aspirina. Demografía y Genética: Edad, sexo, antecedentes familiares de eventos cardíacos y datos de 50 loci genéticos candidatos. Nuevos Biomarcadores: Diez nuevos marcadores de inflamación en sangre y puntaje de calcio en las arterias coronarias. Modelo Complejo Inicial: Un modelo complejo de aprendizaje automático, como un bosque aleatorio o una máquina de gradiente boosting, que incorpore las más de 200 variables podría potencialmente lograr un alto rendimiento predictivo, por ejemplo, un área bajo la curva (AUC) de 0.92.
