Comparative Analysis of Machine Learning Models vs. Traditional Clinical Calculators for Cardiovascular Risk Prediction
Este estudio demuestra que un modelo de aprendizaje automático de Gradient Boosting calibrado, desarrollado mediante datos de NHANES e integrado en la plataforma "CardioPrediQ", logra un rendimiento compuesto superior y equivalencia estadística con los principales calculadores tradicionales para predecir la mortalidad cardiovascular, ofreciendo una solución escalable particularmente beneficiosa para poblaciones diversas donde las herramientas de riesgo estándar pueden carecer de precisión.