Multiscore Integration of GRACE, ACEF, and TIMI via Machine Learning for Risk Prediction of 6-Month Mortality in Acute Myocardial Infarction
Este estudio demuestra que un modelo de aprendizaje automático que integra variables de las puntuaciones GRACE, ACEF y TIMI, optimizado mediante un proceso de selección de características de dos etapas, logra una discriminación excelente para predecir la mortalidad a los 6 meses en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a PCI, identificando finalmente un modelo parsimonioso de tres variables (clase de Killip, FEVI y creatinina) que equilibra la simplicidad con un desempeño clínico robusto.