PT - JOURNAL ARTICLE
AU - Торопов В. Н., 
AU - Богомолов А. Н., 
AU - Курочкина О. Н., 
AU - Ветошкин Р. Е., 
AU - Соловьёв И. А., 
TI - Ансамблевые машинные предикторы: новый подход к оценке риска госпитальной летальности у пациентов с острым коронарным синдромом
DP - 2026-04-25
TA - Российский кардиологический журнал
4100 - 10.15829/10.15829/1560-4071-2026-6885
SO - https://www.cardiojournal.online/publication/14250
AB - 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.