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이 예시는 1년 이내 주요 심장 이상 사건(MACE) 예측 모델 개발을 보여줍니다. 한 의료 기술 회사는 전자 건강 기록에서 추출한 200개 이상의 후보 변수를 사용하여 이 모델을 만들고자 합니다. 이러한 변수는 다음과 같은 다양한 요소를 포함합니다.
임상 지표: 수축기 및 이완기 혈압, 심박수, 체질량 지수(BMI), 혈당 수치, 콜레스테롤 수치(총 콜레스테롤, 고밀도 지단백[HDL], 저밀도 지단백[LDL]).
생활 습관 요인: 흡연 이력(팩년 단위), 알코올 섭취 빈도, 운동 수준, 식이 점수.
병력 및 약물: 당뇨병 및 고혈압 병력, 스타틴 및 아스피린 사용.
인구 통계 및 유전학: 나이, 성별, 심장 사건 가족력, 50개 후보 유전자 좌위 데이터.
새로운 바이오마커: 10개의 새로운 혈액 염증 마커 및 관상 동맥 칼슘 점수.
초기 복잡한 모델:
200개 이상의 모든 변수를 통합하는 랜덤 포레스트 또는 그래디언트 부스팅 머신과 같은 복잡한 머신 러닝 모델은 잠재적으로 높은 예측 성능, 예를 들어 곡선 아래 면적(AUC) 0.92를 달성할 수 있습니다.](/_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)
바이오메디컬
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승인됨 이 예시는 1년 이내 주요 심장 이상 사건(MACE) 예측 모델 개발을 보여줍니다. 한 의료 기술 회사는 전자 건강 기록에서 추출한 200개 이상의 후보 변수를 사용하여 이 모델을 만들고자 합니다. 이러한 변수는 다음과 같은 다양한 요소를 포함합니다. 임상 지표: 수축기 및 이완기 혈압, 심박수, 체질량 지수(BMI), 혈당 수치, 콜레스테롤 수치(총 콜레스테롤, 고밀도 지단백[HDL], 저밀도 지단백[LDL]). 생활 습관 요인: 흡연 이력(팩년 단위), 알코올 섭취 빈도, 운동 수준, 식이 점수. 병력 및 약물: 당뇨병 및 고혈압 병력, 스타틴 및 아스피린 사용. 인구 통계 및 유전학: 나이, 성별, 심장 사건 가족력, 50개 후보 유전자 좌위 데이터. 새로운 바이오마커: 10개의 새로운 혈액 염증 마커 및 관상 동맥 칼슘 점수. 초기 복잡한 모델: 200개 이상의 모든 변수를 통합하는 랜덤 포레스트 또는 그래디언트 부스팅 머신과 같은 복잡한 머신 러닝 모델은 잠재적으로 높은 예측 성능, 예를 들어 곡선 아래 면적(AUC) 0.92를 달성할 수 있습니다.
