Machine learning melhora a avaliação do risco cardiovascular
Calculadoras de risco são usadas para avaliar o risco de doenças em milhões de pacientes, tornando sua precisão crucial. No entanto, quando modelos nacionais são adaptados a populações locais, eles geralmente se degradam, perdendo precisão e interpretabilidade. Pesquisadores do Brigham and Women’s Hospital, um membro fundador do sistema de saúde Mass General Brigham, usaram aprendizado de máquina avançado para aumentar a precisão de uma calculadora nacional de risco cardiovascular, ao mesmo tempo em que mantiveram sua interpretabilidade e as associações de risco originais. Os resultados demonstraram maior precisão geral em uma coorte de registros eletrônicos de saúde do Mass General Brigham, alterando a categoria de risco de cerca de um em cada dez pacientes para facilitar decisões de tratamento mais precisas. Os resultados são publicados no JAMA Cardiology. “As calculadoras de risco são incrivelmente importantes porque são uma parte integrante da conversa entre provedores e pacientes sobre prevenção de riscos”, disse o autor principal Aniket Zinzuwadia, MD, um médico residente de medicina interna…
