基于可解释性机器学习法，中国学者开发出我国糖尿病患者10年心血管疾病风险预测模型

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引言 今天为大家分享的是 一篇二区的文章，作者以为期十年的回顾性队列数据，利用 机器学习(ML)方法 建立中国2型糖尿病(T2DM)患者初级保健管理的10年心血管疾病(CVD)风险预测模型。 先来看看本文的研究设计吧： 1.10年队列数据收集与处理： 使用 机器学习的缺失数据插补方法 GAIN 2.开发10年心血管疾病风险预测模型 机器学习构建预测模型：用机器学习的方法，筛选预测因子、构建风险预测模型。 COX回归构建预测模型 3.预测模型验证 在队列水平、亚组水平和个体水平上分别进行； 区分度采用Harrell’s C统计量评价，校准度采用HL检验及校准曲线评估 4.建立风险预测工具 选择性能最好的风险预测模型，构建基于网络的计算中国T2DM患者10年心血管疾病发生概率(风险)的计算器。 2型糖尿病(T2DM)是一个全球性的重大公共卫生问题。多个国际糖尿病临床实践 ………………………………