Generalizing Major Adverse Cardiovascular Events (MACE) Prediction Across Study Designs Using Ensemble Transfer Learning in 4.2 million US Veterans
4.2 मिलियन अमेरिकी दिग्गजों (Veterans) के एक डेटासेट के भीतर पूर्वव्यापी केस-कंट्रोल और भविष्योन्मुखी स्क्रीनिंग कोहोर्ट्स से पूरक अंतर्दृष्टि को एकीकृत करने के लिए एक एंसेम्बल ट्रांसफर लर्निंग फ्रेमवर्क का लाभ उठाते हुए, इस अध्ययन ने सफलतापूर्वक प्रमुख प्रतिकूल हृदय संबंधी घटनाओं (major adverse cardiovascular events) की भविष्यवाणी करने के लिए एक सुदृढ़ और सुव्यवस्थित मॉडल विकसित किया है जो पारंपरिक अध्ययन डिजाइनों की सामान्यीकरण सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है।