그러나 이 방법은 데이터가 무작위로 결측된다고 가정하므로, 결측이 관찰되지 않은 요인과 관련된 경우 잠재적인 편향이 지속될 수 있습니다. 마지막으로, 지질단백질(a) 및 순환 마이크로RNA[ 41 ]와 같은 새로운 죽상경화 예측인자 마커를 모델에 포함하지 않았습니다. 지질단백질(a)는 관상동맥 석회화와 관련된 독립적인 ASCVD 위험인자이며, 특정 마이크로RNA는 혈관 염증 및 플라크 진행과 관련이 있습니다. 이러한 바이오마커를 통합하면 특히 중간 위험군에서 모델의 판별력과 위험 재분류가 향상될 수 있습니다. 향후 연구에서는 분자 마커를 임상 및 영상 데이터와 통합하는 것이 예측 성능과 임상적 유용성을 향상시키는지 평가해야 합니다.

결론적으로, 본 연구에서는 EHR 데이터를 기반으로 CAC 점수를 예측하는 새로운 머신러닝 모델을 제시합니다. 머신러닝으로 도출된 CAC 점수를 활용하면 기존의 심혈관 질환 위험 평가를 뛰어넘는 유용한 정보를 얻을 수 있으며, EHR 데이터와 고급 분석 기술을 활용하여 위험 평가를 개선하고 개인 맞춤형 치료 전략을 지원할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 향후 연구에서는 이러한 모델을 전향적으로 검증하고 다양한 의료 환경에서 심혈관 질환 예방을 향상시키기 위해 실시간 임상 의사결정 지원 시스템에 통합하는 데 집중해야 합니다.하이라이트

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