ИИ помогает оценить риск болезней сердца: новый тест на основе данных с акселерометра

Учёные разработали новый тест для оценки кардиометаболического риска — он использует данные с акселерометра (датчика движения). Для этого проанализировали информацию о 1381 взрослом человеке из исследования NHANES за 2003–2006 годы: данные с датчиков, лабораторные анализы, сведения о питании и физических параметрах. Исследователи протестировали три метода машинного обучения — регрессию по гребню, XGBoost и модель TabPFN v2 — чтобы предсказать уровни гликированного гемоглобина (HbA1c), триглицеридов натощак и С‑реактивного белка (СРБ). Лучше всего с задачей справилась модель TabPFN v2. Также учёные применили специальный метод прогнозирования, чтобы оценить неопределённость результатов и проверить, насколько тест справедлив для разных групп людей (по полу, расе и этнической принадлежности).