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中国多中心队列开发AI模型预测UA合并HFpEF心衰住院风险
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AI 综述
2026年11月5日，发表于《npj Digital Medicine》的一项中国多中心队列研究展示了一种AI驱动的风险分层框架。该研究共纳入4367例不稳定型心绞痛（UA）合并射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）患者，开发并外部验证了可预测患者在12、24与36个月心衰住院风险的机器学习模型。在外部验证集中，最优模型ET、GBDT和LightGBM的AUC分别达到0.839、0.836和0.851。SHAP可解释性分析进一步显示，糖尿病、TyG-BMI以及NT-proBNP为最重要的预测指标。
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最新进展11月5日 08:00
最新研究开发出预测UA合并HFpEF心衰住院的机器学习框架，外部验证AUC最高达0.851。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- npj Digital MedicineAI 驱动的 UA 合并 HFpEF 患者心衰住院多时间点风险分层：中国多中心队列研究
一项纳入 4367 例不稳定型心绞痛（UA）合并射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）患者的中国多中心队列研究，开发并外部验证了预测 12、24 与 36 个月心衰住院风险的机器学习框架。最优模型 ET、GBDT 和 LightGBM 在外部验证集中的 AUC 分别达 0.839、0.836 和 0.851，SHAP 分析显示糖尿病、TyG-BMI 与 NT-proBNP 为最重要的预测指标。
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