Статьи с темой: «кардиологические события»
-
2026 № 9 Роль формализации целевой переменной в повышении результативности моделей прогнозирования неблагоприятных кардиологических событий.
Введение. При разработке прогностических моделей ее результативность зависит не только от алгоритма и набора признаков, но и от клинически корректного формирования целевой переменной. В кардиологии смешение острых и хронических форм ишемической болезни сердца может повышать шум разметки и снижать точность прогноза.
Цель: обосновать клинико-логические способы формирования целевой переменной для прогнозирования неблагоприятных кардиологических событий при фиксированных алгоритме машинного обучения, наборе предикторов и контуре внутренней валидации.
Материалы и методы. Проведено ретроспективное исследование на основе деперсонифицированных данных
регио нальной медицинской информационной системы. В анализ включены 38 905 клинических эпизодов у 20 114 пациентов с ишемической болезнью сердца. Для моделирования использовали CatBoost с фиксированным набором из 40 клинико-демографических и лабораторных признаков. Сравнивали 74 конфигурации целевой переменной, включая бинарные и многоклассовые схемы, с учетом временной изоляции последовательных эпизодов. Качество оценивали с помощью 5-кратной стратифицированной перекрестной валидации по ROC-AUC, recall и specifi city.
Результаты. В базовой постановке ROC-AUC составил 0,76. Оптимизация схемы разметки позволила повысить ROCAUC до 0,84. Наилучшая конфигурация сочетала ROC-AUC0,84, recall 0,54 и specifi city 0,92. Ряд альтернативных схем обеспечивал более высокую чувствительность ценой снижения специфичности, что делает их перспективными для скрининговых задач.
Заключение. Клинико-логическая оптимизация целевой переменной является самостоятельным этапом разработки прогностических моделей и позволяет повысить качество внутренней валидации, а также лучше адаптировать модель к предполагаемому клиническому сценарию применения.