在患有慢性疾病的患者中,使用机器学习进行数据驱动的自杀风险预测
1Information Systems Department, College of Computer and Information Sciences, Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU), Riyadh, Saudi Arabia.
机器学习模型可以识别患有慢性疾病的患者的自杀风险. 梯度增强机实现了高精度,显示了早期检测和干预的潜力.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 计算医学是一种计算医学.
- 精神病学是一个精神病学.
背景情况:
- 自杀是全球公共卫生危机.
- 慢性健康状况增加了由于心理和医疗挑战的结合而导致的自杀脆弱性.
- 现有的自杀风险评估方法需要改进.
研究的目的:
- 应用机器学习 (ML) 技术来识别慢性病患者的自杀风险.
- 用国家卫生数据评估各种ML算法的预测性能.
- 探索将ML集成到临床工作流程中,以早期发现自杀风险.
主要方法:
- 使用了来自国家健康和营养检查调查 (NHANES) 的数据.
- 纳入了人口,临床 (高血压,糖尿病) 和心理社会 (抑郁症,物质使用) 变量.
- 训练并评估了多个ML算法,包括渐变增强机 (GBM) 和随机森林,使用ROC-AUC指标.
主要成果:
- 梯度提升机 (GBM) 显示出卓越的性能,ROC-AUC为0.9479.
- 随机森林实现了0.9301的ROC-AUC,其他模型也显示出具有竞争力的结果.
- 在多变量健康数据中,ML模型有效地捕捉了各种自杀风险因素之间的复杂相互作用.
结论:
- ML技术在识别患有慢性疾病的高自杀风险患者方面显示出显著的前景.
- 将ML集成到电子医疗记录 (EMR) 中可以作为有价值的决策支持工具.
- 通过基于机器学习的工具进行早期检测可以促进及时干预,潜在地降低自杀率并改善心理健康结果.
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