从视网膜到心脏:可解释的机器学习使用OCT和临床共变量用于心力衰竭查
Sona M Al Younis1, Samit Kumar Ghosh2, Feryal A Alskafi2
1Department of Biomedical Engineering and Biotechnology, Healthcare Engineering Innovation Group (HEIG), Khalifa University, Abu Dhabi, United Arab Emirates. sona.alyounis@ku.ac.ae.
视网膜扫描和临床数据可以帮助检测心力衰竭. 可解释的人工智能确定了视网膜的关键特征和患者数据作为重要的预测因素,提供了一种新的查方法.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 心力衰竭影响全球超过6400万,导致高死亡率和医疗保健费用.
- 目前用于心力衰竭的诊断工具可能是侵入性的,昂贵的,并且无法广泛获得.
研究的目的:
- 调查视网膜光连贯断层扫描 (OCT) 特性和临床数据作为心力衰竭生物标志物.
- 利用可解释的机器学习来改善心力衰竭风险评估和查支持.
主要方法:
- 分析了正常和心力衰竭患者的人口统计,病历和双边视网膜OCT测量的数据集.
- 极端梯度增强 (XGBoost) 模型被用于预测,并进行了可解释性分析.
主要成果:
- XGBoost模型实现了73.31%的精度,71.81%的精度和0.837.7的AUC.
- 关键预测指标包括黄斑厚度指标 (左眼:内,内鼻,外上子场),年龄,BMI和糖化血红蛋白.
- 可解释性方法提供了与队列模式一致的患者层面的见解.
结论:
- 采用双边视网膜OCT和临床数据的综合,可解释的方法显示了心力衰竭检测的前景.
- 该方法为黑盒模型提供了一个可解释,可访问的替代方案,解决当前诊断工具的局限性.
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