基于机器学习的阻塞性冠心病验前概率模型：来自C-Strat研究-临床诊疗知识库

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作者：

王凯；杨俊杰；刘子暖；窦冠华；王玺；单冬凯；陈韵岱

来源：

中华内科杂志 2022 年 61卷 2期

标签：

冠状动脉疾病冠状血管造影术验前概率诊断机器学习 Coronary artery disease Coronary angiography Pretest probability Diagnosis Machine learning

目的:利用机器学习算法开发中国人群的阻塞性冠心病验前概率模型。方法:纳入冠状动脉斑块早期识别与风险预警的临床注册研究（Chinese regiStry in early deTection and Risk strAtificaTion of coronary plaques，C-Strat）中疑似为冠心病而接受冠状动脉CT血管造影（CCTA）检查的29 455例就诊者，采集人口统计学和临床信息作为预测变量。数据按7∶3的比例随机拆分为训练集和测试集，以CCTA诊断冠状动脉狭窄大于50

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