建模id的数量，类型的数据，以预测心脏衰竭

(HealthDay) -建模已经确定了检测预诊断心衰所需的数据的数量和类型，根据11月8日在线发表的研究循环:心血管质量和结局．

Kenney Ng博士，来自马萨诸塞州剑桥市T.J.沃森研究中心。，而同事们则采用纵向电子健康记录用于检查训练用于检测初级保健患者诊断前心衰的机器学习模型性能的数据。作者评估了与预测窗口长度、观察窗口长度、不同数据域的数量、患者记录的数量和患者遇到的密度相关的模型性能。使用了1684例突发健康失败病例和13525例性别、年龄类别和临床匹配对照的数据。

研究人员观察到，随着预测窗口长度的减少，尤其是在不到两年的时候，模型性能有所改善，随着观察窗口长度的增加，但在两年后趋于稳定。此外，随着训练数据集规模的增加，预测得到了改善，但在4000名患者后趋于平稳;使用更多样化的数据类型(最重要的是诊断、用药顺序和住院数据的组合);当数据仅限于两年内有10次或更多电话或面对面接触的患者时。

作者写道:“这些实证研究结果为使用纵向电子健康记录训练有效的疾病发作预测模型所需的最少数据量和类型提供了可能的指导方针。”

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