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Benchmarking machine learning for cardiovascular disease classification across 46 countries with geographic and temporal transportability assessment
Este estudio evalúa modelos de aprendizaje automático para la clasificación de enfermedades cardiovasculares en 46 países utilizando datos de la iniciativa STEPS de la OMS, revelando que los algoritmos complejos ofrecen solo mejoras marginales de rendimiento sobre la regresión logística, al tiempo que destaca una heterogeneidad geográfica y temporal sustancial que requiere priorizar la transportabilidad, la calibración y el rendimiento de las clases minoritarias sobre el AUC de la curva ROC agrupado en la IA de salud pública.