从真实世界的数据中使用机器学习预测复发性缺血性中风.
Noor Haidar Kadum Alsalman1,2, Amani Al-Ghraibah3, Siti Maisharah Sheikh Ghadzi4
1School of Pharmaceutical Sciences, Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia. ph.noor.alsalmany@gmail.com.
机器学习模型可以使用现实数据预测复发性缺血性中风 (RIS) 风险. 该RUSBoost模型显示出最好的表现,确定了改善患者护理的关键风险因素.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 人工智能的人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 复发性缺血性中风 (RIS) 影响马来西亚约33%的患者.
- 有限的研究存在于使用人工智能 (AI) 用于RIS预测与现实世界的数据.
研究的目的:
- 开发和评估用于预测RIS的机器学习模型 (SVM,KNN,RUSBoost).
- 为了利用来自马来西亚国家神经病学注册表的现实数据.
主要方法:
- 在7697名患者 (2009-2016) 的回顾性研究中.
- 开发和评估SVM,KNN和RUSBoost模型.
- 对于不平衡的数据,应用合成少数人过量采样技术 (SMOTE).
- 使用精度,灵敏度,特异性,PPV和AUC进行模型评估的十倍交叉验证.
主要成果:
- RUSBoost以0.943的AUROC和86.5%的灵敏度表现出卓越的性能.
- 在SHAP分析中,年龄,种族,血糖,高血压,高脂血症和糖尿病持续时间被确定为重要风险因素.
- 在培训期间,SMOTE改善了RUSBoost的歧视 (AUROC=0.986).
结论:
- 基于真实数据的机器学习是预测RIS风险的有希望的工具.
- RUSBoost是一个可靠和可通用的模型,用于临床风险预测.
- 将人工智能整合到临床实践中可以改善早期治疗决策和预防复发性中风的预防策略.
更多相关视频
09:34A Virtual Machine Platform for Non-Computer Professionals for Using Deep Learning to Classify Biological Sequences of Metagenomic Data
Published on: September 25, 2021
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
相关概念视频
Mechanical Efficiency of Real Machines
However, in reality, no machine can be truly ideal, and all of them experience some...
Machines
A free-body diagram of the...
Predicting Molecular Geometry
Machines: Problem Solving II
Prediction Intervals
However, the point estimate is most likely not the exact value of the population parameter, but close to it. After calculating point estimates, we construct interval estimates, called confidence intervals or prediction intervals. This prediction interval comprises a range of values unlike the point estimate and is a better predictor of the observed sample value, y.
Machines: Problem Solving I
The toggle clamp system is a machine structure consisting of movable, pin-connected multi-force members that form a stabilized system to transmit forces. The...
