Учёные из Республики Коми и их российские коллеги разработали алгоритм CatBoost, предназначенный для прогнозирования риска летального исхода при остром коронарном синдроме. Алгоритм демонстрирует высокую точность прогнозирования — 0,961, что превышает аналогичный показатель шкалы GRACE, равный 0,919.
Обучение модели осуществлялось на основе данных о 13,3 тысячах пациентов, при этом учитывалось 28 различных клинических параметров. Результаты исследования были опубликованы информационным агентством ТАСС.
Илья Соловьев, возглавляющий лабораторию, отметил, что алгоритм CatBoost способен выявлять скрытые закономерности, не обнаруживаемые при использовании традиционных методов диагностики и лечения. Это позволит медицинским специалистам более эффективно выбирать оптимальные стратегии терапии.
Алгоритм CatBoost готов к внедрению в медицинскую практику и может быть использован для повышения точности прогнозирования исходов при остром коронарном синдроме.