可概括的机器学习模型用于在未见的医疗保健环境中快速预测抗菌素耐药性
Diane Duroux1,2,3,4, Paul P Meyer5, Giovanni Visoná6
1ETH AI Center, ETH Zurich, Zurich, Switzerland.
对于检测抗微生物药物耐药性的机器学习模型在普遍化方面存在困难. 使用光谱和化学数据的新深度学习方法改善了不同医院和不同时间段的模型性能.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 临床信息学是一种临床信息学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 临床环境中的机器学习模型往往缺乏通用性,导致在新环境中表现不佳.
- 这对于快速识别抗微生物药物耐药性来说尤其有问题,因为传统方法很慢.
- 整合MALDI-TOF质谱与机器学习提供了一个更快的替代方案,但模型性能在训练数据之外降低.
研究的目的:
- 提高机器学习模型的稳定性和通用性,用于检测抗菌素耐药性.
- 改善模型在不同临床环境和时间框架中的性能.
主要方法:
- 开发了用于MALDI-TOF光谱的使用蒙面自动编码器 (MAE) 的高级特征表示.
- 使用化学语言模型和SELF引用嵌入字符串 (SELFIES) 来获取抗菌数据.
- 基于来自四个医疗机构的数据进行交叉验证的模型.
主要成果:
- 在未见的时间段上,MAE和SELFIES编码将精度回忆曲线下的面积提高了4%.
- MAE和Molformer语言模型编码在不同医院的性能提高了10%.
- 模型在交叉验证中显示出更好的性能和稳定性.
结论:
- 将深度学习与光谱和化学信息相结合,对于构建可概括的临床AI至关重要.
- 开发的方法显示了提高AI在传染病管理中的临床实用性的前景.
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