%0 article
%A Андрейченко А. Е., 
%A Ермак А. Д., 
%A Гаврилов Д. В., 
%A Новицкий Р. Э., 
%A Драпкина О. М., 
%A Гусев А. В., 
%T Разработка и валидация моделей машинного обучения, прогнозирующих госпитализации пациентов с артериальной гипертензией в течение 12 месяцев
%D 2025
%R 10.15829/1728-8800-2025-4130
%J Кардиоваскулярная терапия и профилактика
%X Цель. Разработать с использованием алгоритмов машинного обучения модели прогнозирования госпитализаций пациентов с артериальной гипертензией (АГ) в течение 12 мес. и провести их валидацию на данных реальной клинической практики.Материал и методы. По сведениям из деперсонифицированных электронных медицинских карт, полученных из платформы Webiomed, отобрано 1165770 записей 151492 пациентов с АГ. В качестве предикторов, после первоначальной селекции, были использованы анамнестические, конституциональные, клинические, инструментальные и лабораторные данные, широко применяемые в рутинной врачебной практике, всего 43 признака. Для создания моделей применялись инструменты автоматического машинного обучения. Рассматривался широкий набор алгоритмов, включая логистическую регрессию, методы, основанные на деревьях решений c использованием градиентного бустинга и бэггинга, дискриминантный анализ, алгоритм на основе нейронных сетей и наивный байесовский классификатор. Для внешней валидации использованы данные отдельного региона.Результаты. Наилучшие результаты показала модель XGBoost, достигнув AUROC (площадь под характеристической кривой) 0,849 (95% доверительный интервал: 0,825-0,873) при внутреннем тестировании и 0,815 (95% доверительный интервал 0,797-0,835) при внешней валидации.Заключение. В результате исследования разработана новая высокоточная модель прогнозирования госпитализации пациентов с АГ по данным реальной клинической практики. Результаты внешней валидации предложенного прогностического инструмента показали относительную устойчивость к новым данным из другого региона, что в совокупности с показателями качества отражает возможность ее апробации в реальной клинической практике.
%U https://www.cardiojournal.online/publication/13341