预测某人患心脏病的可能性
是否有可能知道哪些测试在确定患者是否患有心脏病方面最“物有所值”?
受到全球统计数据和自己家庭心脏病的激励，辛辛那提大学的一名学生选择了她的顶点项目来研究这个话题。
Delores Mincarelli 于 2022 年获得加州大学商业分析理学硕士学位，根据诊断测试结果，他使用渐进式逻辑建模来预测一个人患心脏病的可能性。
根据疾病控制和预防中心(CDC)的数据，全球死亡的主要原因是心脏病。仅在，心脏病每年就造成超过650万人死亡。
为患者做出正确的治疗决策取决于基于临床试验的心脏病诊断。并非所有胸痛患者都接受临床试验。医疗部门面临的挑战之一是开发更精确的方法来预测心血管疾病，并在早期进行更实惠的测试以提高生存率。
“随着医疗保健成本的持续上升，我认为将诊断测试的成本与他们提供的增量模型改进进行比较以评估可行性是谨慎的，”Mincarelli说。
评估成本、时间和准确性
Mincarelli的模型除了诊断测试结果外，还结合了传统风险因素来预测心脏病的可能性。由于诊断测试的成本可能很高，她将变量分为四组，从低成本到高成本不等。这些组逐渐添加到模型中，以查看成本和准确性的影响。
两个成本最高的变量也需要最多的时间来管理。
铊：这些是注入静脉的放射性成像示踪剂的变量，用于测量流向心脏的血流量和氧合
透视：这是一种使用多个X射线束脉冲在屏幕上实时显示内部器官的成像。标准X射线就像照片，而荧光透视就像视频
根据Mincarelli的分析，最高的成本变量确实提高了模型的准确性。然而，它们也会使患者暴露于放射性物质和X射线中。顶点项目以另一种测试解决方案结束，即心磁图(MCG)。
与上面提到的常用诊断测试相比，MCG是一种非侵入性和安全的测试，利用极其敏感的设备来测量心脏电流产生的磁场。它可以在几分钟内高精度地识别患有冠心病的人。
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