Статья

Сравнение диагностических параметров шкалы на основе машинного обучения и шкалы GRACE 2.0 для оценки долгосрочного риска летального исхода после инфаркта миокарда и нестабильной стенокардии

Швец Д. А., Поветкин С. В.
2026
https://doi.org/10.15829/1560-4071-2026-6461

Цель. Сравнение диагностических параметров шкалы оценки долгосрочного риска летального исхода после инфаркта миокарда (ИМ) и нестабильной стенокардии (НС), основанной на модели машинного обучения и шкалы Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) 2.0.Материал и методы. Ретроспективно исследовано 1515 медицинских карт больных с ИМ и НС. В течение 62 мес. наблюдения зафиксировано 238 случаев кардиологических летальных исходов и 1277 благоприятных исходов. 80% данных использовали для обучения с помощью Categorical Boosting классификатора. В окончательной модели использовали 8 наиболее значимых автоматически выделенных признаков. Качество модели оценивалось по основным метрикам: чувствительность, специфичность, предсказательная ценность положительного и отрицательного результатов теста, отношение правдоподобия положительного и отрицательного результатов теста, F1 (гармоническое среднее между чувствительностью и предсказательной ценностью положительного результата теста), receiver operating characteristic (ROC), индекс Юдена, сводный прогнозный индекс.Результаты. Диагностическая точность шкалы GRACE 2.0 (area under the curve (AUC) =0,74) и шкалы оценки долгосрочного риска летального исхода после ИМ и НС, основанной на модели машинного обучения (Machine Learning (ML)) (AUC =0,73) совпадают. Шкала риска ML демонстрирует устойчивую производительность на всех этапах кросс-валидации. В шкале риска ML признак, сопоставимый по значимости с возрастом — фракция выброса (ФВ) левого желудочка (ЛЖ). После 30 мес. от момента ИМ и НС существенно снижается выживаемость больных с исходным значением ФВ ЛЖ ≤40%. Верификация высокого риска летального исхода на основании шкалы риска ML позволит отнести больного к категории повышенного риска, даже при улучшении функции ЛЖ в динамике.Заключение. Оценка долгосрочного риска летального исхода после ИМ и НС, основанная на модели ML, осуществляется по 8 признакам: возраст, ФВ ЛЖ, площадь поверхности тела, уровень креатинина, систолическое артериальное давление, стадия хронической сердечной недостаточности, коморбидность. Точность прогнозирования летального исхода больных после ИМ и НС шкалой риска ML и шкалой GRACE 2.0 сопоставима. Диагностика высокого риска кардиологической летальности больных с ИМ и НС при ФВ ЛЖ ≤40% может позволить оптимизировать мероприятия вторичной профилактики в данной группе больных.

Швец Д. А., Поветкин С. В. Сравнение диагностических параметров шкалы на основе машинного обучения и шкалы GRACE 2.0 для оценки долгосрочного риска летального исхода после инфаркта миокарда и нестабильной стенокардии. Российский кардиологический журнал. 2026;31(5):6461. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2026-6461
Цитирование

Список литературы

Похожие публикации

Сравнительная оценка прогностической значимости шкал рискометрии у пациентов с инфарктом миокарда
Д. Ю. Седых, Р. М. Велиева, В. В. Кашталап,
Выбор признаков для моделирования риска летальных исходов больных после перенесённого инфаркта миокарда или нестабильной стенокардии
Швец Д. А., Поветкин С, В,,
Шкала GRACE 2.0 для прогнозирования течения острого коронарного синдрома: какой из маркеров повреждения миокарда использовать?
В. А. Кокорин, М. Н. Арефьев, И. Г. Гордеев,

Документы

Источник

Информация

Автор
  • Швец Д. А. БУЗ Орловской области Орловская областная клиническая больница
  • Поветкин С. В. ФГБОУ ВО Курский государственный медицинский университет Минздрава России
Название журнала
  • Российский кардиологический журнал
Ключевые слова
© 2012 - 2026