Прогнозирование уровня липопротеина (а) по результатам профилактического осмотра с помощью методов машинного обучения

Липопротеин (а) (ЛП (а)) является независимым фактором риска атеросклеротических сердечно-сосудистых заболеваний и неблагоприятных сердечно-сосудистых осложнений. В условиях ограниченной возможности диагностики и высокой вариабельности уровня ЛП (a), прогнозирование его концентрации на основе данных профилактических осмотров с использованием инструментов машинного обучения (МО) представляет практический интерес. Интеграция клинических, лабораторных и демографических данных в прогностические модели может обеспечить раннюю идентификацию лиц с повышенным уровнем ЛП (a), способствуя персонализированной профилактике и оптимизации стратегий лечения сердечно-сосудистых заболеваний. Цель: создать модель МО для прогнозирования повышенного уровня ЛП (а) с использованием данных профилактического осмотра (пол, возраст, показатели общего анализа крови (ОАК), общего холестерина (ОХС) и глюкозы) и определить её точность на тестовой выборке пациентов.