转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病预后评估再升级：机器学习风险预测模型
要点提示
一项基于机器学习（machine learning, ML）的预后模型为转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病（transthyretin amyloid cardiomyopathy, ATTR-CM）患者提供了更精细的风险分层，其对不良结局的预测能力优于既有分期系统，并支持个体化患者管理。该模型整合多维临床与影像学数据，对全因死亡和心力衰竭住院进行预测，在国际队列中的准确性和一致性均得到提升。
研究背景
MedXY 注册用户
免费登录后阅读全文
登录或注册 MedXY 账号，即可解锁本文完整内容。
本文在创作过程中使用了包括 AI 在内的多种编辑工具，并在发布前经人工编辑审核。