概念验证机器学习框架用于使用文献衍生合成数据对 arboviral 疾病进行分类:在临床验证之前的方法开发
Elí Cruz-Parada1, Guillermina Vivar-Estudillo2, Laura Pérez-Campos Mayoral3
1División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de Oaxaca, Tecnológico Nacional de México, Oaxaca de Juárez C.P. 68030, Mexico.
这项研究表明,合成数据可以训练机器学习模型来诊断登革热,寨卡和奇孔古尼亚等树状病毒疾病,克服早期检测的数据短缺.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 树状病毒疾病 (登革热,寨卡病毒,奇孔古尼亚病毒) 具有共同的载体,地理位置和症状,使诊断复杂化.
- 数据稀缺性对开发机器学习诊断工具的开发构成重大挑战,用于共同循环的树病毒.
研究的目的:
- 展示使用合成数据来确定 arboviral 疾病诊断的计算可行性的概念证明.
- 为机器学习诊断工具指导未来的真实世界的验证工作.
主要方法:
- 组装了一个28,000条记录的合成数据集 (每条为登革热,寨卡病毒,奇孔古尼亚病毒的7,000条,加上流感作为对照).
- 创建了一个由67个症状组成的二进制矩阵,用于统计分析 (odds比率,chi平方).
- 训练并评估机器学习算法 (MLP,NN,QSVM,BT) 使用性能指标 (准确度,精度,灵敏度,特异性,F1分数,AUC-ROC,科恩的kappa).
主要成果:
- 合成数据集的临床相关性根据PAHO指南和现有的树状病毒数据库进行了验证.
- 狭窄神经网络 (NN) 模型实现了高性能:0.92准确度,>0.98 AUC,>0.85精度/灵敏度/特异性,以及0.89科恩卡帕.
- 该NN模型可靠地将登革热与流感区分开来,而寨卡病毒和 Chikungunya 区分的性能略低.
结论:
- 机器学习和深度学习模型利用症状特征可以加速树状病毒疾病的早期诊断.
- 这些模型可以在资源有限的地区作为有价值的支持工具.
- 开发的模型并不取代,而是增加临床医学专业知识.
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