不良的童年经历可以预测慢性健康状况吗? 开发创伤信息,可解释的机器学习模型
Hanin B Afzal1, Tasfia Jahangir2, Yiyang Mei3
1Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
儿童不良经历 (ACE) 与慢性疾病有关. 结合ACE的机器学习模型可以准确预测糖尿病和心脏病等疾病,识别有风险的个体进行早期干预.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 计算流行病学计算流行病学
- 健康差距 研究 研究 研究 研究
背景情况:
- 几十年的研究将不良童年经历 (ACE) 与成人慢性疾病联系起来.
- 健康行为和健康的社会决定因素 (SDoH) 显著影响这种关联.
- 机器学习 (ML) 为分析这些复杂的关系和预测健康结果提供了先进的计算能力.
研究的目的:
- 开发和评估用于预测13种慢性健康状况的ML模型.
- 评估ACE,健康行为,SDoH和人口统计数据的预测能力.
- 确定模型解释性和有针对性的干预措施的关键预测因素.
主要方法:
- 利用了2021年行为风险因素监测调查数据 (n=52,268).
- 开发并比较了多个ML模型:随机森林,后勤回归,支持向量机,天真贝叶斯和K-Nearest Neighbor.
- 使用曲线下的面积 (AUC) 和评估变量的重要性评估模型性能.
主要成果:
- 结合ACE的ML模型表现出与仅使用SDoH的模型相比的或更高的准确性.
- 最准确的预测是糖尿病,肺部疾病和心脏病发作.
- 关键预测因素包括年龄,健康监测行为,BMI,就业状况,收入,保险状况和累积ACE计数.
结论:
- ML模型提供了一个可解释的,基于创伤的框架,用于早期识别患有慢性疾病风险的个人.
- 整合ACE数据可以提高慢性疾病的预测准确度.
- 这些模型可以为减轻美国健康不平等的干预提供信息.
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