Benchmarking machine learning for cardiovascular disease classification across 46 countries with geographic and temporal transportability assessment
이 연구는 WHO STEPS 데이터를 사용하여 46개국을 대상으로 심혈관 질환 분류를 위한 머신러닝 모델들을 벤치마킹하였으며, 복잡한 알고리즘이 로지스틱 회귀에 비해 미미한 성능 향상만을 제공한다는 점을 밝히는 동시에, 공중보건 AI에서 통합된 ROC AUC보다 전이성, 교정 및 소수 클래스 성능을 우선시해야 할 필요가 있는 상당한 지리적 및 시간적 이질성을 강조한다.