在儿童群体中使用机器学习和转移学习预测高血压:SAYCARE研究的多中心分析
Keisyanne Araujo-Moura1, Letícia Souza1, Tiago Almeida de Oliveira2
1Department of Epidemiology, School of Public Health, University of São Paulo, São Paulo, Brazil.
机器学习与转移学习有效预测南美儿童和青少年的高血压. 针对软饮料,饼干和片的早期饮食干预对于预防儿科高血压至关重要.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 机器学习 机器学习
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 全球范围内,高血压在儿科患者中越来越令人担忧.
- 早期识别和干预是管理高血压和预防心血管疾病的关键.
- 机器学习 (ML) 为开发医疗保健中的预测模型提供了潜力.
研究的目的:
- 开发和评估使用转移学习 (TL) 预测南美儿童和青少年高血压的机器学习模型.
- 在这个人口群体中确定与血压升高相关的饮食风险因素.
主要方法:
- 分析了来自七个南美城市的两个队列 (儿童和青少年) 的数据.
- 采用了TL策略,将从受过儿童数据训练的CatBoost模型中的知识转移到青少年队列中.
- 用准确性,回忆力和接收器操作特征曲线 (AUC-ROC) 下的面积来评估模型性能.
主要成果:
- 高血压的患病率在儿童中为14.1%,在青少年中为7.5%.
- 在没有TL的情况下,ML模型在青少年中显示出较差的预测性能 (AUC-ROC 0.46-0.56).
- 在TL应用后,CatBoost在青少年中取得了显著的改善 (AUC-ROC0.82,精度1.0,回忆0.18).
结论:
- 转移学习显著提高了青少年高血压预测的ML模型性能.
- 饮食因素,如软饮料,饼干和片被确定为血压升高的关键预测因素.
- 建议早期进行饮食干预,以预防儿科高血压并促进心血管健康.
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