Авторы

• Гельцер Борис Израйльевич

• Домжалов Игорь Геннадьевич

• Куксин Никита Сергеевич

• Шахгельдян Карина Иосифовна

Реферат

Программа, использующая методы объяснимого искусственного интеллекта, предназначена для фенотипирования факторов риска неблагоприятных клинических событий у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST (ИМпST) после чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ). Применение программы, основанной на авторском методе выделения фенотипов факторов риска, ансамблевых алгоритмах машинного обучения (лес факторов риска, XGBoost) и мультиметрической категоризации предикторов, позволяет оценить риск развития впервые возникшей фибрилляции предсердий. Категоризация предикторов и формирование фенотипов повышают прозрачность прогноза и являются полезными инструментами, позволяющими обосновать выбор индивидуальных профилактических стратегий. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского Научного Фонда (проект № 25-21-00165 Новые методы объяснения прогнозов неблагоприятных событий при инфаркте миокарда после чрескожных коронарных вмешательств, https://rscf.ru/project/25-21-00165/), во Владивостокском государственном университете.