Comparative Analysis of Machine Learning Models vs. Traditional Clinical Calculators for Cardiovascular Risk Prediction
Questo studio dimostra che un modello di apprendimento automatico Gradient Boosting calibrato, sviluppato utilizzando i dati NHANES e integrato nella piattaforma "CardioPrediQ", raggiunge una prestazione composita superiore e l'equivalenza statistica rispetto ai principali calcolatori tradizionali per la previsione della mortalità cardiovascolare, offrendo una soluzione scalabile particolarmente vantaggiosa per popolazioni diverse dove gli strumenti di rischio standard possono mancare di accuratezza.