使用可解释的机器学习算法预测糖尿病视网膜病变的风险
Md Merajul Islam1, Md Jahanur Rahman2, Md Symun Rabby3
1Department of Statistics, University of Rajshahi, Rajshahi-6205, Bangladesh; Department of Statistics, Jatiya Kabi Kazi Nazrul Islam University, Mymensingh-2224, Bangladesh.
Diabetes & metabolic syndrome
|December 13, 2023
概括
这项研究开发了一种可解释的机器学习系统,用于预测糖尿病视网膜病变 (DR) 风险. 该XGBoost模型实现了90.01%的准确性,识别了中国早期DR检测的关键预测因素.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗信息学 医疗信息学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 对糖尿病患者来说是一个重大的全球健康挑战.
- 早期检测和风险预测对于管理DR和预防视力丧失至关重要.
研究的目的:
- 开发一种可解释的机器学习 (ML) 系统,用于预测糖尿病视网膜病变 (DR) 的风险.
- 通过特征选择和可解释性技术,识别有助于DR风险的关键预测因素.
主要方法:
- 利用来自中国队列的6374名个体的横截面数据集.
- 使用Boruta和LASSO进行特征选择,以确定DR预测因素.
- 训练并优化了四个ML模型 (ANN,SVM,RF,XGBoost) 并使用SHAP进行预测解释.
主要成果:
- 博鲁塔和拉索确定了社区,TCTG,HDLC,BUN,FPG,HbA1c,体重和持续时间作为显著的DR预测因素.
- XGBoost模型表现出卓越的性能,准确率为90.01%,精度为91.80%,回忆率为97.91%,F1得分为94.86%,AUC为0.850.
- SHAP分析强调HbA1c,社区,FPG,TCTG,持续时间和UA1b作为有影响力的预测因素.
结论:
- 开发的系统有效地识别了早期DR风险评估的重要预测因素.
- 这种可解释的ML工具可以帮助预测中国的高风险DR患者在早期阶段.


