使用机器学习算法预测24小时尿液分泌量
Rikuta Hamaya1,2, Molin Wang1,3,4, Stephen P Juraschek5
1Department of Epidemiology Harvard T. H. Chan School of Public Health Boston MA USA.
机器学习 (ML) 算法可以比传统问卷更好地预测24小时的尿液分泌量. 虽然ML提高了摄入量的预测,但它并不能完全解决疾病关联中的测量错误.
科学领域:
- 营养流行病学 营养流行病学
- 生物统计学 生物统计学
- 机器学习在卫生中的应用.
背景情况:
- 使用自我报告的方法,准确量化饮食中的摄入量是具有挑战性的.
- 自我报告的饮食评估经常存在测量错误.
研究的目的:
- 应用机器学习 (ML) 算法来预测24小时的尿路分泌量.
- 与传统方法相比,评估ML在估计摄入量的表现.
主要方法:
- 利用36个特征的整体ML方法来预测NHS,NHS-II和HPFS的3454名参与者的24小时尿路分泌量.
- 外部验证的ML算法使用高血压预防试验I (TOHP-I) 的数据.
- 应用ML以估计30年来167920名成年人预测的摄入量相关的事件高血压的危险比率.
主要成果:
- 与食物频率调查问卷相比,ML显示了24小时尿液分泌的优异预测和校准 (斯皮尔曼相关性0.51与0.19).
- 对于能量调整后的分泌,ML预测的准确性得到了适度的改善.
- 在NHS-II中,ML预测的与事件高血压的相关性略有强烈,但在NHS或HPFS中没有.
结论:
- 开发的ML算法显著提高了绝对24小时尿路分泌的预测.
- ML方法显示了可普遍化预测摄入量的潜力.
- 在疾病关联研究中,ML并不能显著减轻因测量误差而产生的偏差.
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