Исследователи разработали систему на базе XGBoost, которая способна предсказывать сердечные заболевания с точностью 97.3%. Это значительное улучшение по сравнению с предыдущими моделями, чья точность редко превышала 90%.
В ходе исследования были протестированы 11 методов отбора признаков и 21 классификатор, включая популярные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. XGBoost продемонстрировал лучшие результаты по всем ключевым метрикам: чувствительность и специфичность достигли 98%.
Модель обучалась на комплексном наборе данных, включающем 1190 пациентов с 11 различными характеристиками. Данные были собраны из пяти авторитетных медицинских баз, включая Cleveland, Hungarian и Swiss Heart Disease Dataset.
По данным Всемирного кардиологического отчета, в 2023 году от сердечно-сосудистых заболеваний умерло 20.5 миллионов человек. Новая модель может помочь врачам выявлять риски на ранних стадиях и назначать своевременное лечение.
Источник новости и обложки: www.nature.com