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Benchmarking machine learning for cardiovascular disease classification across 46 countries with geographic and temporal transportability assessment
Cette étude évalue les modèles d'apprentissage automatique pour la classification des maladies cardiovasculaires dans 46 pays à l'aide des données de l'OMS STEPS, révélant que les algorithmes complexes n'offrent que des gains de performance marginaux par rapport à la régression logistique tout en soulignant une hétérogénéité géographique et temporelle substantielle qui nécessite de donner la priorité à la transportabilité, au calibrage et à la performance des classes minoritaires plutôt qu'à l'AUC ROC agrégée dans l'IA de santé publique.