预测使用监督机器学习的肝酶升高在风湿性关节炎患者治疗甲基酸盐的治疗
Sandeep Surendran1, Mithun C B1, Vinit Gilvaz2
1Department of Rheumatology and Clinical Immunology, Amrita Institute of Medical Sciences, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Kochi, IND.
Cureus
|February 12, 2024
概括
机器学习准确地预测了在风湿性关节炎患者中肝酶升高的情况. 这有助于识别高风险个体进行早期干预,提高治疗安全性.
科学领域:
- 类风湿病学 类风湿病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 药物监督 药物监督 药物监督
背景情况:
- 甲托雷克萨特 (MTX) 是类风湿性关节炎 (RA) 的基石疗法.
- 肝酶升高是MTX治疗的潜在不良影响.
- 预测这种升高有助于主动的患者管理.
研究的目的:
- 开发一种机器学习 (ML) 模型,用于预测在接受MTX的RA患者中肝转氨酶升高的情况.
- 利用电子健康记录 (EHR) 数据进行现实世界的预测洞察.
- 为了确定MTX诱导的肝酶升高的关键预测因子.
主要方法:
- 从569名RA患者开始MTX的EHR数据的回顾性分析.
- 使用培训和测试数据集开发一个随机森林分类器模型.
- 超参数调整和交叉验证以优化模型性能.
主要成果:
- 18.2%的患者在MTX治疗期间经历了过氨酶水平升高.
- 最好的ML模型实现了0.87.7的精度/F1得分.
- 基线高正常的转氨酶水平和血液细胞计数 (淋巴细胞,中性细胞) 是关键预测因素.
结论:
- 一个强大的ML模型可以有效地预测MTX的RA患者的肝酶升高.
- 这种预测能力可以识别高风险患者.
- 早期分层和有针对性的监测可以提高MTX治疗的安全性.
