无监督机器学习识别了儿童患者心脏并发症的不同表型,这些患者接受了人环素治疗
Xander Jacquemyn1,2, Bhargava K Chinni1, Benjamin T Barnes1
1Department of Pediatrics, The Blalock-Taussig-Thomas Pediatric and Congenital Heart Center, Johns Hopkins School of Medicine, Johns Hopkins University, Johns Hopkins Hospital, 600 N. Wolfe Street, 1389 Blalock, Baltimore, MD, 21287, USA.
机器学习在儿科癌症治疗中确定了不同的患者群体,揭示了在针对个性化护理的 antracycline 化疗期间心脏功能障碍和高血压的各种风险.
科学领域:
- 心脏瘤学是一门专业.
- 儿科瘤学 儿科瘤学
- 机器学习在医学中的应用
背景情况:
- 人环素对于儿科癌症治疗至关重要,但存在与癌症治疗相关的心脏功能障碍 (CTRCD) 的风险.
- 国际心脏瘤学会 (IC-OS) 的标准化定义旨在提高CTRCD风险评估的准确性.
研究的目的:
- 用无监督机器学习对接受 antracycline 化疗的儿科患者进行不同表型的分类.
- 为了确定患有CTRCD和高血压反应的不同风险的患者子组.
主要方法:
- 对接受 antracycline 化疗的儿科癌症患者的回顾性分析.
- 利用无监督的机器学习 (主要组件分析,K-means集群) 来识别表型集群.
- 根据IC-OS定义,分析了与CTRCD和高血压反应相关的现象组.
主要成果:
- 在187名儿科患者中确定了四个不同的现象组.
- 群组0显示中度CTRCD的风险明显更高 (HR:3.10).
- 集群3显示出对高血压反应的保护作用 (HR:0.30).
- 纵向数据揭示了现象组之间全球纵向应变和血压的差异.
结论:
- 无监督机器学习成功地在儿童癌症患者中识别出不同的现象组,这些患者接受了人环素治疗.
- 这些现象组为个性化风险评估和心脏毒性管理提供了潜力.
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