在公共卫生中对心血管风险的预测分析中的关键因素
Ghazi I Al Jowf1, Manjur Kolhar2
1Department Public Health, College of Applied Medical Sciences, King Faisal University, Al Hofuf, 37912, Al Ahsa, Saudi Arabia. galjowf@kfu.edu.sa.
这项研究强调了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型如何预测心血管疾病 (CVD) 风险. 无论是ML和DL模型,都显示出在识别有风险的患者方面有前途,有助于长期疾病管理.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 医疗信息学医学信息学
- 数据科学是数据科学.
背景情况:
- 心血管疾病 (CVD) 是一个重大的全球健康挑战.
- 准确的风险预测对于有效的心血管疾病管理和预防至关重要.
- 先进的分析技术对于疾病风险评估越来越重要.
研究的目的:
- 评估各种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型在预测心血管疾病 (CVD) 风险方面的有效性.
- 使用关键预测指标来比较不同模型的性能.
- 确定最适合用于心血管疾病风险分层的分析方法.
主要方法:
- 使用了传统的ML模型 (物流回归,随机森林,梯度提升机) 和DL模型 (多层感知器).
- 强调严格的数据准备和特征工程用于模型培训.
- 使用准确性,精度,回忆,F1得分和ROC AUC指标评估模型性能.
主要成果:
- 传统的ML模型 (随机森林,GBM) 在识别风险患者方面达到高达74%的准确性和72%的召回率.
- 深度学习模型 (MLP) 显示出强的性能,ROC AUC约为80%.
- 这两个模型类别都在确定关键心血管疾病风险因素方面表现得很好.
结论:
- 机器学习和深度学习模型为预测心血管疾病风险提供了宝贵的工具.
- 传统的ML模型为风险识别提供了性能和可解释性的平衡.
- 深度学习模型在复杂的数据分析中显示出高潜力,用于识别关键风险因素,尽管需要更多的资源.
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