Validation of an Artificial Intelligence Algorithm for Diagnostic Prediction of Coronary Disease: Comparison with a Traditional Statistical Model.

Abstract

ResumoFundamento:A análise prognóstica multivariada tem sido realizada tradicionalmente por modelos de regressão. No entanto, muitos algoritmos surgiram, capazes de traduzir uma infinidade de padrões em probabilidades. A acurácia dos modelos de inteligência artificial em comparação à de modelos estatísticos tradicionais não foi estabelecida na área médica.Objetivo:Testar a inteligência artificial como um algoritmo preciso na predição de doença coronariana no cenário de dor torácica aguda, e avaliar se seu desempenho é superior a do modelo estatístico tradicional.Métodos:Foi analisada uma amostra consecutiva de 962 pacientes admitidos com dor torácica. Dois modelos probabilísticos de doença coronariana foram construídos com os primeiros 2/3 dos pacientes: um algoritmo machine learning e um modelo logístico tradicional. O desempenho dessas duas estratégias preditivas foi avaliado no último terço de pacientes. O modelo final de regressão logística foi construído somente com variáveis significativas a um nível de significância de 5%.Resultados:A amostra de treinamento tinha idade média de 59 ± 15 anos, 58% do sexo masculino, e uma prevalência de doença coronariana de 52%. O modelo logístico foi composto de nove preditores independentes. O algoritmo machine learning foi composto por todos os candidatos a preditores. Na amostra teste, a área sob a curva ROC para predição de doença coronariana foi de 0,81 (IC95% = 0,77 – 0,86) para o algoritmo machine learning, similar à obtida no modelo logístico (0,82; IC95% = 0,77 – 0,87), p = 0,68.Conclusão:O presente estudo sugere que um modelo machine learning acurado não garante superioridade à um modelo estatístico tradicional