Modeller för att förutsäga risken för kardiovaskulära händelser baserat på individuella patientegenskaper är viktiga verktyg för att hantera patientvården. De flesta aktuella och allmänt använda riskprediktionsmodeller har byggts upp från noggrant utvalda epidemiologiska kohorter. Dessa kohorters homogenitet och begränsade storlek begränsar emellertid prediktiv effekt och generalisering av dessa riskmodeller till andra populationer. Elektroniska hälsodata (EHD) från stora hälso- och sjukvårdssystem ger tillgång till data om stora, heterogena och samtidiga patientpopulationer. EHD:s unika egenskaper och utmaningar, inklusive information om saknade riskfaktorer, icke-linjära samband mellan riskfaktorer och CV-händelseresultat, och olika effekter från olika patientundergrupper, kräver nya metoder för maskininlärning för att utveckla riskmodeller. I detta dokument presenterar vi en maskininlärningsmetod baserad på Bayesianska nätverk utbildade på EHD för att förutsäga sannolikheten för att ha en CV-händelse inom 5 år. I sådana uppgifter kan händelsestatusen vara okänd för vissa individer, eftersom händelsetiden är högercensurerad på grund av derollering och ofullständig uppföljning. Eftersom många traditionella databrytningsmetoder inte är väl lämpade för sådana data, beskriver vi hur man modifierar båda ansvariga redaktörer:  på samma sätt som mängden i (24), men motsvarar förväntat antal försökspersoner i varje kategori, med de förväntningar som beräknas med hjälp av Kaplan-Meier estimator att redovisa för censurering. Som med den vanliga NRI, en positiv cNRI(M 1, M 2 ) innebär bättre omklassificering prestanda för modell M 1, medan en negativ cNRI(M 1, M 2 ) gynnar modell M 2.
Bandyopadhyay m.fl. REF, presenterade en maskininlärning metod baserad på Bayesian nätverk utbildad på elektroniska hälsodata (EHD) för att förutsäga sannolikheten för att ha en kardiovaskulär händelse, som kan övervinna de saknade data och censurerade utfall data frågor.
Data mining for censored time-to-event data: a Bayesian network model for predicting cardiovascular risk from electronic health record data
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}