@article{Торопов В. Н.2026-04-25,
author = { Торопов В. Н.,  Богомолов А. Н.,  Курочкина О. Н.,  Ветошкин Р. Е.,  Соловьёв И. А.},
title = {Ансамблевые машинные предикторы: новый подход к оценке риска госпитальной летальности у пациентов с острым коронарным синдромом},
year = {2026},
doi = {10.15829/10.15829/1560-4071-2026-6885},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Цель. Оценить эффективность современных ансамблевых моделей машинного обучения (МО) в прогнозировании госпитальной летальности у пациентов с острым коронарным синдромом (ОКС) в сравнении с традиционной клинической шкалой GRACE.Материал и методы. В ретроспективное исследование включены анонимизированные данные 14420 пациентов с ОКС, госпитализированных в кардиологический стационар. Для каждого клинического случая анализировалось 28 предикторов. На основе этих данных обучены алгоритмы МО: логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес (Random Forest), градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost). Для оценки качества моделей использовались площадь под ROC-кривой (AUC-ROC), полнота (Recall) и F1-мера. Результаты лучшей модели сопоставлялись с оценкой риска по шкале GRACE. Для интерпретации логики алгоритма применялся SHAP-анализ.Результаты. Госпитальная летальность составила 6,03% (804 пациента). Алгоритмы на основе градиентного бустинга продемонстрировали наилучшую предсказательную способность. Лидером стала модель CatBoost, показавшая значение AUC-ROC 0,961, статистически значимо превзойдя шкалу GRACE (AUCROC 0,919) на тестовой выборке. SHAP-анализ выявил, что наибольший вклад в прогноз модели вносят: наличие дислипидемии в анамнезе, фракция выброса левого желудочка, класс острой сердечной недостаточности по Killip, возраст и уровень систолического артериального давления. Модель успешно выявила скрытые нелинейные клинические паттерны, включая парадоксальный защитный эффект диагностированной ранее дислипидемии и критическую прогностическую значимость отсутствия анамнестических данных при поступлении.Заключение. Методы МО, в частности алгоритм CatBoost, обеспечивают более высокую точность прогнозирования госпитальной летальности при ОКС по сравнению с классическими шкалами. Способность алгоритмов учитывать сложные нелинейные взаимосвязи между клиническими показателями делает их перспективной основой для создания точных систем поддержки принятия врачебных решений.},
URL = {https://www.cardiojournal.online/publication/14250},
eprint = {https://www.cardiojournal.online/files/14654},
journal = {Российский кардиологический журнал},
}