Comparative Analysis of Machine Learning Models vs. Traditional Clinical Calculators for Cardiovascular Risk Prediction
本研究は、NHANESデータを用いて開発され「CardioPrediQ」プラットフォームに統合された較正済み勾配ブースティング機械学習モデルが、心血管疾患による死亡率を予測する上で、従来の主要な計算機に対して優れた複合的性能および統計的同等性を達成しており、標準的なリスク評価ツールが正確性に欠ける可能性のある多様な集団において特に有益な、拡張可能なソリューションを提供することを実証している。