Cross-Cohort Generalizability of Plasma Biomarker Machine Learning Models Reveals Calibration-Driven Degradation in Clinical Utility
Aunque los modelos de aprendizaje automático basados en biomarcadores plasmáticos mantienen una buena capacidad de discriminación entre cohortes, su utilidad clínica se ve comprometida por una degradación significativa en el valor predictivo negativo debido a problemas de calibración y diferencias en la prevalencia, lo que subraya la necesidad de validación y armonización antes de su implementación clínica.