提示詞描述

已批准 此範例闡述預測一年內發生重大不良心血管事件 (MACE) 的預測模型的開發。一家健康科技公司旨在利用從電子健康記錄中提取的 200 多個候選變數來創建此模型。這些變數涵蓋一系列因素，包括： 臨床指標：收縮壓和舒張壓、心率、身體質量指數 (BMI)、血糖水平和膽固醇水平（總膽固醇、高密度脂蛋白 [HDL]、低密度脂蛋白 [LDL]）。 生活方式因素：吸菸史（以包年計算）、飲酒頻率、運動水平和飲食評分。 病史與用藥：糖尿病和高血壓病史，以及使用他汀類藥物和阿斯匹靈的情況。 人口統計學與基因：年齡、性別、心血管事件家族史以及來自 50 個候選基因位點的數據。 新型生物標記物：十種新型血液炎症標記物和冠狀動脈鈣化評分。 初始複雜模型： 一個複雜的機器學習模型，例如隨機森林或梯度提升機，納入所有 200 多個變數，可能實現高預測性能，例如，曲線下面積 (AUC) 為 0.92。