Исследование диагностической ценности модели машинного обучения на основе клинических данных у пациентов с ишемической болезнью сердца

Всего было отобрано 300 пациентов с ИБС ВОЗ, госпитализированных в Первую аффилированную больницу Синьцзянского медицинского университета с августа 2021 г. по февраль 2022 г., все они соответствовали ДИАГНОСТИЧЕСКИМ критериям ИБС, сформулированным Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ), и исключали такие заболевания, как как крайне тяжелые клапанные пороки и врожденные пороки сердца. Всего 300 здоровых субъектов из Первой аффилированной больницы Синьцзянского медицинского университета за тот же период были выбраны в качестве контроля. Показатели наблюдения включали: Собранные клинические показатели включали: Общие состояния: пол, возраст, История болезни; Биохимические показатели крови, такие как общий анализ крови, функция печени, функция почек, уровень липидов в крови, уровень глюкозы в крови, маркеры миокарда, электролиты, концентрация креатинина в сыворотке, индекс массы тела, BNP и другие показатели; Сопутствующие тесты, такие как ЭЛЕКТРОкардиограмма, холтеровская электрокардиограмма УЗИ сердца (диаметр левого предсердия, восходящая аорта, толщина межжелудочковой перегородки, le ft толщина задней стенки, диаметр правого желудочка, фракция выброса, аномальное движение стенки желудочка, признаки инфаркта или ишемии, аномалия клапана, врожденный порок сердца и т. д.); Признаки включают: аудиоданные тонов сердца в девяти отделах прекардиальной области; Все биохимические показатели крови и исследования были выполнены в лабораторном отделении и отделении УЗИ нашей больницы, а физикальные признаки были завершены в палате. записано. Модель машинного обучения была построена на основе клинических данных для помощи в диагностике пациентов с ишемической болезнью сердца.