胸痛

实时人工智能预测胸痛急诊室患者的主要不良心脏事件

背景：大数据驱动和人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 方法从未与医院信息系统 (HIS) 集成，用于预测急诊科 (ED) 胸痛患者的主要不良心脏事件 (MACE)。因此，我们进行了本研究以阐明这一点。方法：2009 年至 2018 年期间，共确定了三家医院 85,254 名患有胸痛的 ED 患者。我们将患者随机分为 70%/30% 的组别，以进行 ML 模型训练和测试。我们使用来自他们电子健康记录的 14 个临床变量，使用合成少数过采样技术预处理算法构建随机森林模型，以预测 1 个月内的急性心肌梗死 (AMI) 和 1 个月内的全因死亡率。还对随机森林、逻辑回归、支持向量聚类 (SVC) 和 K 最近邻 (KNN) 模型的预测准确度进行了比较。