开发和外部验证模型以改善老年妇女骨质疏松症的预测:可解释的机器学习
Tian Tang1, Shiwen Wang2, Shengziyi Cai2
1Department of Geriatrics, Nanjing Drum Tower Hospital, Nanjing Drum Tower Clinical College, Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing, China.
一个新的机器学习模型有效地利用常规临床数据预测老年妇女的骨质疏松风险. 该工具提供个性化的风险管理,改善健康结果并减少医疗保健负担.
科学领域:
- 老年学是指老年学的学科.
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 骨质疏松症 (OP) 是一个重大的全球健康挑战,随着人口老龄化而增加.
- 骨质疏松性骨折导致残疾,死亡率和巨大的经济成本.
- 现有的预测方法可能缺乏实用性或外部验证.
研究的目的:
- 开发和外部验证用于预测老年妇女骨质疏松症的机器学习 (ML) 模型.
- 用例行临床试验结果和并发病数据进行实际风险评估.
- 确保模型的可靠性和在不同人群中的临床实用性.
主要方法:
- 对内部 (NHANES) 和外部 (中国医院) 队列的回顾性分析.
- 使用LASSO进行特征选择,并使用五种ML算法 (XGBoost,SVM,RF,LightGBM,Naive Bayes) 进行模型开发.
- 使用AUC,准确性,精度,特异性,校准曲线和决策曲线分析 (DCA) 的性能评估.
主要成果:
- 随机森林 (RF) 模型表现出强大的性能:AUC 0.805 (内部) 和 0.740 (外部).
- 关键预测因素包括年龄,糖尿病,eGFR,HbA1c和BMI.
- DCA证实了该模型在相关风险值的临床实用性.
结论:
- 使用现有临床数据的实用ML模型可以可靠地预测老年妇女的骨质疏松风险.
- 该模型提供了校准的,个性化的风险概率和解释 (SHAP).
- 该工具支持常规临床护理中的动态风险管理.
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