Circulation：采用机器学习预测心肌梗死风险的可能性
2019-09-18 MedSci MedSci原创
目前，心肌肌钙蛋白浓度随患者的年龄、性别和样本时间的变化在诊断方法中尚未得到解释。Than等人计划通过机器学习将这些变量结合起来，以提高患者个体的风险评估。采用机器学习算法（心肌-缺血-损伤-指数[MI3]），将年龄、性别和匹配的心肌肌钙蛋白I浓度综合起来，在3013位患者中进行测试，在7998位疑诊心肌梗死的患者中进行验证。MI3采用梯度增强计算一个值(0-100)来反映个人诊断为1型心肌梗死的
目前，心肌肌钙蛋白浓度随患者的年龄、性别和样本时间的变化在诊断方法中尚未得到解释。Than等人计划通过机器学习将这些变量结合起来，以提高患者个体的风险评估。
采用机器学习算法（心肌-缺血-损伤-指数[MI3]），将年龄、性别和匹配的心肌肌钙蛋白I浓度综合起来，在3013位患者中进行测试，在7998位疑诊心肌梗死的患者中进行验证。MI3采用梯度增强计算一个值(0-100)来反映个人诊断为1型心肌梗死的可能性，并估计该个人的敏感性、阴性预测值、特异性和阳性预测值。
测试队列中有404位（13.4%）患者发生心肌梗死，验证队列中有849位（10.6%）患者发生心肌梗死。在测试队列中，在特性曲线0.963以下，MI3以较高的面积获得较好的标定。在测试队列中，鉴定低风险和高风险患者的MI3阈值分别是1.6和49.7。在验证队列中，69.5%的个体对MI3值<1.6，阴性预测值为99.7%，灵敏度为97.8%；10.6%的个体的MI3值≥49.7，阳性预测值为71.8%，特异性为96.7%。采用这些阈值，MI3的诊断价值高于欧洲心脏病学会0/3小时通路（灵敏度82.5%、特异性92.2%）。
采用机器学习，MI3提供了一种对心肌梗死风险个性化的客观评估，或可用来鉴别可能受益于早期临床决策的低/高风险患者。
原始出处
Martin P. Than， et al.Machine Learning to Predict the Likelihood of Acute Myocardial Infarction.Circulation. 2019；140：899–909
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