A Community-Based Machine Learning Model for Predicting Major Adverse Cardiovascular Events in Kazakh Hypertensive Patients
इस अध्ययन ने चीन में 1,180 कज़ाख उच्च रक्तचाप वाले रोगियों के डेटा का उपयोग करके 3-वर्षीय प्रमुख प्रतिकूल हृदय संबंधी घटनाओं (मेजर एडवर्स कार्डियोवैस्कुलर इवेंट्स) की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करने के लिए एक निर्णय वृक्ष-आधारित (डिसीजन ट्री-बेस्ड) मशीन लर्निंग मॉडल विकसित और मान्य किया, जिसमें SHAP व्याख्यात्मकता विश्लेषण के माध्यम से LDL-C, आयु, ऑफिस सिस्टोलिक रक्तचाप और पोटेशियम को शीर्ष जोखिम कारकों के रूप में पहचाना गया।