应用机器学习预测阿片类药物使用障碍的药物治疗结果
Raymond R Balise1, Kyle Grealis1, Laura Brandt2
1Department of Public Health Sciences, University of Miami Miller School of Medicine, University of Miami, Miami, FL, United States of America.
机器学习模型可以预测阿片类药物使用障碍 (MOUD) 药物治疗失败. 不同的算法识别出独特的预测因素,为改善患者在MOUD治疗中的结果提供新的见解.
科学领域:
- 临床信息学 临床信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 成 药物 药物 药物 药物
背景情况:
- 对阿片类药物使用障碍 (MOUD) 的药物治疗是有效的,但许多患者复发.
- 确定成功治疗MOUD的因素对于改进实施策略至关重要.
- 可解释机器学习 (ML) 可以帮助预测MOUD患者的治疗反应.
研究的目的:
- 应用和比较各种可解释的ML算法来预测MOUD中的治疗失败.
- 通过使用ML确定MOUD治疗结果的关键预测特征.
主要方法:
- 应用了10ML算法 (KNN,后勤回归,MARS,SVM,CART,随机森林,BART,增强树木,神经网络) 来预测治疗失败.
- 利用了MOUD三项大型实用临床试验中2478名患者的数据.
- 使用曲线下的接收器操作特征面积 (ROC AUC) 评估模型性能.
主要成果:
- 所有模型都实现了ROC AUC估计值在0.62-0.67之间;随机森林的ROC AUC估计值为0.65.65,最佳表现.
- 常见的预测因素包括年龄,静脉注射药物使用频率,研究药物和研究地点.
- 一些算法突出了吸烟行为,而另一些算法则从患者时间表中识别了复杂的非线性趋势.
结论:
- 虽然整体的ML模型性能类似,但不同的算法揭示了不同的预测特征.
- 在预测MOUD治疗结果方面,有几个已识别的特征以前未被识别.
- 一个伴随的网站为临床研究人员提供资源,以了解和复制MOUD研究中的ML应用程序.
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