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承認済 この例は、1年以内の主要な心血管イベント（MACE）の予測モデルの開発を示しています。あるヘルステクノロジー企業は、電子カルテから抽出された200以上の候補変数を用いてこのモデルを作成することを目指しています。これらの変数は、以下のような幅広い要素を含みます。 臨床指標：収縮期および拡張期血圧、心拍数、ボディマス指数（BMI）、血糖値、コレステロール値（総コレステロール、高密度リポタンパク質[HDL]、低密度リポタンパク質[LDL]）。 生活習慣因子：喫煙歴（パックイヤーで測定）、アルコール摂取頻度、運動レベル、食事スコア。 病歴と投薬：糖尿病および高血圧の病歴、ならびにスタチンおよびアスピリンの使用。 人口統計と遺伝学：年齢、性別、心血管イベントの家族歴、および50の候補遺伝子座からのデータ。 新規バイオマーカー：10個の新規血液炎症マーカーおよび冠動脈カルシウムスコア。 初期の複雑なモデル： ランダムフォレストや勾配ブースティングマシンなどの複雑な機械学習モデルは、200以上のすべての変数を取り込むことで、高い予測性能、たとえば、曲線下面積（AUC）0.92を達成する可能性があります。