应用来自行政索赔数据的机器学习模型,预测患者自我服用生物药物治疗炎症性肠病的药物不服药情况
Christian Rhudy1, Courtney Perry2, Michael Wesley3
1Department of Pharmacy Services, University of Kentucky Healthcare, Lexington, KY, USA.
使用行政索赔数据和机器学习预测炎症性肠病 (IBD) 生物治疗不遵守的结果是无效的. 未来的模型需要更丰富的患者数据,以提高预测坚持的准确性.
科学领域:
- 胃肠病学 胃肠病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 坚持自我管理的生物疗法对于管理炎症性肠病 (IBD) 至关重要.
- 不坚持可以导致疾病缓解失败和不良的临床结果.
- 需要预测模型来识别患有不坚持治疗风险的患者.
研究的目的:
- 开发和测试机器学习模型,用于预测IBD患者对自我管理的生物疗法的不坚持.
- 评估行政索赔数据在预测药物不服药方面的有用性.
- 通过使用高等学术医疗中心的电子病历数据,评估48个机器学习模型的性能.
主要方法:
- 从商业索赔和遭遇和医疗保险补充数据库中提取了行政索赔数据.
- 被定义为不遵守的日数的比例,覆盖率<80%在1年.
- 训练并测试了48个机器学习模型,使用接收器操作特征曲线 (AUC) 下的面积作为主要性能指标.
主要成果:
- 培训数据集包括6998名IBD受益者,其中38.3%的受益者没有加入.
- 测试数据集包括285名患者,其中47.0%是不坚持.
- 性能最好的模型在测试数据上获得了0.55的AUC,表明预测性能差.
结论:
- 在行政索赔数据上训练的机器学习模型显示,无法预测IBD患者的生物药物不服药.
- 未来的研究应该包含具有丰富的人口和临床信息的数据集.
- 增强的数据可能会提高IBD中药物坚持的预测模型的准确性.
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