Comparative Analysis of Machine Learning Models vs. Traditional Clinical Calculators for Cardiovascular Risk Prediction
본 연구는 NHANES 데이터를 사용하여 개발되어 "CardioPrediQ" 플랫폼에 통합된 보정된 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 머신러닝 모델이 심혈관 사망 예측에 있어 기존의 상위 전통적 계산기들과 통계적 동등성을 가지며 우수한 복합 성능을 달성함으로써, 표준 위험 도구의 정확도가 부족할 수 있는 다양한 인구 집단에 특히 유익한 확장 가능한 솔루션을 제공한다는 것을 입증한다.