17 Голухова Е. З. Керен М. А. Завалихина Т. В. Булаева Н. И. Акатов Д. С. Сигаев И. Ю. Яхяева К. Б. Колесников Д. А. методы машинного обучения коронарное шунтирование госпитальная летальность после коронарного шунтирования 2023 2023-02-20 10.15829/1560-4071-2023-5211 Российский кардиологический журнал Цель. Разработка и оценка эффективности моделей прогнозирования летального исхода после операции коронарного шунтирования, полученных с по­мощью методов машинного обучения на основании предоперационных данных.Материал и методы. В рамках когортного исследования проводилось ретроспективное прогнозирование вероятности госпитальной летальности после коронарного шунтирования (КШ) у 2182 больных со стабильной ишемической болезнью сердца. Пациенты были разделены на 2 выборки: обучающую (80%, n=1745) и тренировочную (20%, n=437). Исходное соотношение выживших (n=2153) и умерших (n=29) пациентов в общей выборке свидетельствовало о выраженном дисбалансе классов, для преодоления которого в тренировочной выборке был использован метод передискретизации. Для построения прогностических моделей риска использовали пять алгоритмов машинного обучения (МО): логистическая регрессия (Logistic regression), случайный лес (Random Forrest), CatBoost, LightGBM, XGBoost. Для каждого из данных алгоритмов на тренировочной выборке проводили кросс-валидацию и поиск гиперпараметров. В результате получили пять прогностических моделей с наилучшими параметрами. Полученные прогностические модели были применены к обучающей выборке, после чего сравнивалась их производительность с целью определения наиболее эффективной модели.Результаты. Прогностические модели, реализованные на ансамблевых классификаторах (CatBoost, LightGBM, XGBoost), демонстрировали лучшие результаты, в сравнении с моделями на основе логистической регрессии и случайного леса. Наилучшие метрики качества были получены для моделей на основе CatBoost и LightGBM (Precision — 0,667, Recall — 0,333, F1-мера — 0,444, ROC AUC — 0,666 для обеих моделей). Общими высокоранговыми параметрами для принятия решения об исходе для обеих моделей являлись: уровни креатинина и глюкозы крови, фракция выброса левого желудочка, возраст, критическое поражение (>70%) каротидных артерий и магистральных артерий нижних конечностей.Заключение. Ансамблевые методы МО демонстрируют более высокие возможности прогнозирования исходов в сравнении с традиционными методами МО, например, логистической регрессией. Полученные в исследовании прогностические модели для дооперационного прогнозирования госпитальной летальности у больных, направляемых на КШ, могут служить основой для разработки систем поддержки принятия врачебных решений у больных ишемической болезнью сердца. https://www.cardiojournal.online/publication/11615 https://www.cardiojournal.online/files/12203