一个可解释的机器学习框架用于COVID-19的诊断和预后
Yongxian Fan1, Meng Liu1, Guicong Sun1
1School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, 541004, China.
这项研究介绍了KISM,一种可解释的机器学习框架,用于通过血液检测来诊断和预测COVID-19患者的结果. KISM实现了高准确性,并确定了用于诊断和预后的关键生物标志物.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 传染性疾病 传染性疾病
背景情况:
- 冠状病毒构成了全球卫生挑战,由于突变,其传染性越来越高.
- 准确和快速预测患者的结果是一个关键的优先事项.
- 医疗保健人工智能模型的可解释性对于医生和患者的信任至关重要.
研究的目的:
- 为诊断和预测COVID-19患者提出一个可解释的机器学习框架 (KISM).
- 提高AI模型在临床决策中的准确性和可解释性.
- 确定用于COVID-19诊断和严重程度预测的关键血液检测生物标志物.
主要方法:
- 使用k-最近邻居,孤立森林和SMOTE进行数据预处理.
- 应用七个机器学习模型 (SVM, 额外树, 随机森林, GBDT, XGBoost, 物流回归, 合体学习) 进行诊断和预后.
- 使用SHAP和scikit-learn进行后期解释性和特征重要性分析.
主要成果:
- 与最先进的方法相比,KISM通过对两个公共数据集的十倍交叉验证证明了更高的性能.
- 在COVID-19诊断中获得了0.9869的AUC和0.9787的准确性,识别了白细胞,血小板和C反应蛋白作为关键生物标志物.
- 获得0.9949的AUC和0.9677的预后准确度,确定年龄,LYMPH和WBC作为重症的关键生物标志物.
结论:
- 该KISM框架提供了一个准确和可解释的方法,用于COVID-19诊断和预后使用血液测试数据.
- 确定了特定的血液生物标志物,这些生物标志物高度表明COVID-19感染和疾病严重程度.
- 鉴于KISM的可解释性,它有助于临床医生和人工智能之间的协作,并有可能揭示错过的诊断见解.
更多相关视频
07:51Hydra, a Computer-Based Platform for Aiding Clinicians in Cardiovascular Analysis and Diagnosis
Published on: September 26, 2018
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
相关概念视频
Classification of Illness
An illness is a response to a disease in which the person's level of functioning is changed compared with a previous level. The general classification of illness includes acute and chronic.
Acute illness is severe...
Statistical Software for Data Analysis and Clinical Trials
Steps in Outbreak Investigation
Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data
Sensitivity, Specificity, and Predicted Value
Sensitivity is the...
Asthma-IV: Diagnostic and Management
Clinical Assessment for Asthma:
This is the first step in diagnosing and managing asthma. It includes:
