![APPROVATO
Questo esempio illustra lo sviluppo di un modello predittivo per eventi cardiaci avversi maggiori (MACE) entro un arco temporale di un anno. Un'azienda di tecnologia sanitaria mira a creare questo modello utilizzando oltre 200 variabili candidate estratte da cartelle cliniche elettroniche. Queste variabili comprendono una gamma di fattori, tra cui:
Metriche Cliniche: Pressione sanguigna sistolica e diastolica, frequenza cardiaca, indice di massa corporea (BMI), livelli di glucosio nel sangue e livelli di colesterolo (totale, lipoproteine ad alta densità [HDL], lipoproteine a bassa densità [LDL]).
Fattori legati allo Stile di Vita: Storia del fumo (misurata in pacchetti-anno), frequenza del consumo di alcol, livello di esercizio fisico e punteggio dietetico.
Anamnesi e Farmaci: Anamnesi di diabete e ipertensione, nonché l'uso di statine e aspirina.
Dati Demografici e Genetici: Età, sesso, storia familiare di eventi cardiaci e dati provenienti da 50 loci genetici candidati.
Nuovi Biomarcatori: Dieci nuovi marcatori di infiammazione nel sangue e punteggio del calcio coronarico.
Modello Complesso Iniziale:
Un modello complesso di machine learning, come una foresta casuale o una macchina a potenziamento del gradiente, che incorpora tutte le oltre 200 variabili potrebbe potenzialmente raggiungere elevate prestazioni predittive, ad esempio, un'area sotto la curva (AUC) di 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)
Descrizione del prompt
APPROVATO Questo esempio illustra lo sviluppo di un modello predittivo per eventi cardiaci avversi maggiori (MACE) entro un arco temporale di un anno. Un'azienda di tecnologia sanitaria mira a creare questo modello utilizzando oltre 200 variabili candidate estratte da cartelle cliniche elettroniche. Queste variabili comprendono una gamma di fattori, tra cui: Metriche Cliniche: Pressione sanguigna sistolica e diastolica, frequenza cardiaca, indice di massa corporea (BMI), livelli di glucosio nel sangue e livelli di colesterolo (totale, lipoproteine ad alta densità [HDL], lipoproteine a bassa densità [LDL]). Fattori legati allo Stile di Vita: Storia del fumo (misurata in pacchetti-anno), frequenza del consumo di alcol, livello di esercizio fisico e punteggio dietetico. Anamnesi e Farmaci: Anamnesi di diabete e ipertensione, nonché l'uso di statine e aspirina. Dati Demografici e Genetici: Età, sesso, storia familiare di eventi cardiaci e dati provenienti da 50 loci genetici candidati. Nuovi Biomarcatori: Dieci nuovi marcatori di infiammazione nel sangue e punteggio del calcio coronarico. Modello Complesso Iniziale: Un modello complesso di machine learning, come una foresta casuale o una macchina a potenziamento del gradiente, che incorpora tutte le oltre 200 variabili potrebbe potenzialmente raggiungere elevate prestazioni predittive, ad esempio, un'area sotto la curva (AUC) di 0,92.
