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使用机器学习（AI的子集）和来自马萨诸塞州综合医院（MGH）Casablanca研究的927名受试者组成的HART CADHS面板和算法是开发的。927受试者被随机分为训练集（70％，n = 636）和一个保留内部验证集（30％，n = 275）。根据医学研究所的基于OMICS的指南（例如，蛋白质组学或基因组学）测试开发。除了109种蛋白质外，还使用了250多个临床变量，以便它们与动脉粥样硬化的潜在临床相关性。使用计算机化机器学习方法生成蛋白质和临床变量的候选面板。在保留内部验证集中，使用相同的多蛋白面板和算法，Hart CADHS在接收器工作曲线下方的面积为0.85，在主要心脏心脏容器中> 70％的阻塞。在5分评分上，分数为5的阳性预测值（PPV）= 97％； 1分的分数为负预测值（NPV）= 89％。1
HART CADHS测试的医师信息指南
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