How to Translate Early Detection of NAFLD in Cardiovascular-Kidney-Metabolic Syndrome: A Machine-Learning Model Integrating the Atherogenic Index of Plasma
Este estudio demuestra que un modelo de aprendizaje multitarea meta-analítico interpretable que utiliza el índice aterogénico del plasma (AIP) dinámico supera a los métodos tradicionales en la predicción de las transiciones tempranas del síndrome cardiovascular-renal-metabólico en pacientes con enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD), estableciendo al AIP como un biomarcador predictivo superior para la intercepción proactiva del riesgo clínico.