Electronic Health Record-Based Machine Learning Models for Predicting Revascularization, Amputation, and Cardiovascular Mortality in At-Risk Patients
Este estudo demonstra que modelos de aprendizado de máquina treinados em dados harmonizados de prontuários eletrônicos de quase 179.000 pacientes predizem de forma eficaz a revascularização e a amputação com alta precisão, enquanto apresentam um desempenho mais modesto para a mortalidade cardiovascular, apoiando, assim, a utilidade da estratificação de risco baseada em prontuários eletrônicos para pacientes vasculares em risco.