Статья: Разработка и валидация моделей машинного обучения, прогнозирующих госпитализации пациентов с артериальной гипертензией в течение 12 месяцев (2025)

Читать онлайн

Цель. Разработать с использованием алгоритмов машинного обучения модели прогнозирования госпитализаций пациентов с артериальной гипертензией (АГ) в течение 12 мес. и провести их валидацию на данных реальной клинической практики.

Материал и методы. По сведениям из деперсонифицированных электронных медицинских карт, полученных из платформы Webiomed, отобрано 1165770 записей 151492 пациентов с АГ. В качестве предикторов, после первоначальной селекции, были использованы анамнестические, конституциональные, клинические, инструментальные и лабораторные данные, широко применяемые в рутинной врачебной практике, всего 43 признака. Для создания моделей применялись инструменты автоматического машинного обучения. Рассматривался широкий набор алгоритмов, включая логистическую регрессию, методы, основанные на деревьях решений c использованием градиентного бустинга и бэггинга, дискриминантный анализ, алгоритм на основе нейронных сетей и наивный байесовский классификатор. Для внешней валидации использованы данные отдельного региона.

Результаты. Наилучшие результаты показала модель XGBoost, достигнув AUROC (площадь под характеристической кривой) 0,849 (95% доверительный интервал: 0,825-0,873) при внутреннем тестировании и 0,815 (95% доверительный интервал 0,797-0,835) при внешней валидации.

Заключение. В результате исследования разработана новая высокоточная модель прогнозирования госпитализации пациентов с АГ по данным реальной клинической практики. Результаты внешней валидации предложенного прогностического инструмента показали относительную устойчивость к новым данным из другого региона, что в совокупности с показателями качества отражает возможность ее апробации в реальной клинической практике.

Ключевые фразы: артериальная гипертензия, госпитализация, прогнозные модели, машинное обучение
Автор (ы): Андрейченко Анна Евгеньевна, Ермак Андрей Дмитриевич, Гаврилов Денис Владимирович, Новицкий Роман Эдвардович, Драпкина Оксана Михайловна, Гусев Александр Владимирович
Журнал: КАРДИОВАСКУЛЯРНАЯ ТЕРАПИЯ И ПРОФИЛАКТИКА

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Клиническая медицина
УДК
61. Медицина. Охрана здоровья. Пожарное дело
Для цитирования:
АНДРЕЙЧЕНКО А. Е., ЕРМАК А. Д., ГАВРИЛОВ Д. В., НОВИЦКИЙ Р. Э., ДРАПКИНА О. М., ГУСЕВ А. В. РАЗРАБОТКА И ВАЛИДАЦИЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ПРОГНОЗИРУЮЩИХ ГОСПИТАЛИЗАЦИИ ПАЦИЕНТОВ С АРТЕРИАЛЬНОЙ ГИПЕРТЕНЗИЕЙ В ТЕЧЕНИЕ 12 МЕСЯЦЕВ // КАРДИОВАСКУЛЯРНАЯ ТЕРАПИЯ И ПРОФИЛАКТИКА. 2025. № 1, ТОМ 24
Текстовый фрагмент статьи