Статьи с темой: «дерево решений»
-
2024 № 9 Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений для прогнозирования хронической болезни почек у детей.
Диагноз хронической болезни почек часто ставится слишком поздно. В настоящее время точность диагностики составляет 44,1%, что подчеркивает острую необходимость в улучшении методов диагностики.
Цель исследования: разработать модель – систему поддержки принятия врачебных решений для прогнозирования хронической болезни почек у детей.
Материалы и методы исследования. Проведено одноцентровое ретроспективное когортное исследование (2011–2022 гг.) детей с хронической болезнью почек 1–4 стадии в возрасте от 1 до 17 лет. Для построения прогностической модели диагностики хронической болезни почек у детей использован ансамблевый метод обучения, с помощью которого объединили модели, полученные алгоритмами машинного обучения: многофакторная логистическая регрессия и дерево решений. В моделях использовано пять переменных: астеническое телосложение у ребенка, потеря белка и эритроцитов с мочой, СОЭ и натрий сыворотки крови.
Результаты. В исследовании участвовало 158 пациентов. В основную группу включены 128 детей с хронической болезнью почек 1–4 стадии в возрасте от 1 до 17 лет. Группу сравнения составили 30 детей без диагностированной патологии почек в возрасте от 1 до 17 лет. Дети двух групп статистически значимо не различались по полу и возрасту. Получена модель, позволяющая прогнозировать хроническую болезнь почек у детей на тестовой выборке с точностью 93,5% [87,1; 100,0]%, чувствительностью 92,0% [82,1; 100,0]%, специфичностью 100,0% [100,0; 100,0]%, ROC-AUC = 98,7% [95,2; 100,0]%. Полученная модель отличного качества (>90%). Модель описывает 90,3% [83,8; 96,1]% дисперсии.
Заключение. Предлагаемая модель демонстрирует превосходную прогностическую способность и может иметь важное клиническое значение для прогнозирования хронического процесса в учреждениях первичной медико-санитарной помощи, где симптомы, связанные с риском хронической болезни почек, могут быть упущены из виду. Прогнозирование и разработка ранней нефропротективной стратегии могут привести к лучшим результатам лечения и продлить жизнь. -
2024 № 5 Скрининг хронической болезни почек у детей с помощью алгоритмов машинного обучения.
Поздняя диагностика хронической болезни почек (ХБП) у детей является частым явлением. Среди основных причин: недостаток осведомленности среди родителей и медицинского персонала, неспецифические симптомы, а также трудности в проведении диагностических процедур у детей. Это приводит к серьезным последствиям для здоровья детей, включая прогрессирование болезни и потребность в длительной диализной терапии или трансплантации почек.
Цель исследования: выявить признаки и симптомы у детей, которые нелинейно влияют на ХБП с помощью алгоритма дерева решений (DT).
Материалы и методы исследования: данные были получены из одноцентрового проспективного когортного исследования (2011–2022 г. г.) с участием 128 детей с ХБП 1–4 стадии и 30 детей контрольной группы в возрасте от 0 до 18 лет.
Проведен анализ анамнеза, наследственных факторов, раннего периода развития ребенка, результатов клинико-параклинического и генетического обследования. Модель построена с применением алгоритма машинного обучения (МО) методом дерева решений (ДР).
Результаты. Модель дерева решений выявила три переменных, совместно влияющих на ХБП: потеря белка, эритроциты в моче, полиморфный маркер Т598Т гена IL4. Модель прогнозирует ХБП на обучающей выборке с точностью 98,9% [97,3;100,0]%, чувствительностью 97,8% [95,1; 100,0]%, специфичностью 100,0% [100,0; 100,0]%, ROC-AUC = 100,0% [99,9;100,0]%.; описывает 95,7% [89,1; 100,0]% дисперсии. Полученная регрессионная модель отличного качества (>90%), т. к.
ROC-AUC составляет на тестовой выборке 0.98. В ходе исследования было определено значение точки отсечения (cut-off) ВПР, которое равно 0.5.
Выводы. Выявлены биомаркеры, которые помогут врачу первичного звена здравоохранения выявить ХБП у детей на ранних этапах развития.
Эти переменные с легкостью можно исследовать в амбулаторных условиях и в учреждениях первичного звена здравоохранения. Эта информация может способствовать повышению осведомленности о диагнозе. Медицинские работники могут формировать группы пациентов для более детального обследования, что уменьшит вероятность потери времени и улучшит раннее выявление заболеваний. -
2022 № 2 Прогнозирование развития гипертонической болезни с использованием моделей машинного обучения в подсистеме дистанционного кардиомониторинга
Одна из задач персонализированной медицины заключается в построении новой организационной модели оказания медицинской помощи пациентам, основываясь на подборе индивидуальных лечебных, диагностических и превентивных средств, оптимально подходящих по особенностям организма. Современные методы искусственного интеллекта позволяют решать задачи подобного типа.
Цель исследования – построение и применение прогностических моделей логистической регрессии и дерева решений с использованием методов машинного обучения для выявления пациентов с высоким риском развития гипертонической болезни без необходимости проведения инвазивных клинических процедур.
Материалы и методы. Используется сформированный набор данных, состоящий из 395 записей о пациентах Воронежской городской клинической поликлиники № 1. Каждая запись содержит параметры пациентов: пол пациента; возраст пациента; индекс массы тела; окружность талии; окружность бедер; статус курения табака; статус употребления алкоголя; систолическое давление; диастолическое давление. Применяются методы машинного обучения для построения прогностических моделей.
Результаты. Построены две модели прогнозирования развития гипертонической болезни, характеризующиеся высокими показателями точности классификации: модель логистической регрессии, предназначенная для расчета индивидуального риска пациента (точность 96%), и модель на основе деревьев решений, предназначенная для прогнозирования возможного заболевания пациента гипертонической болезнью и объяснения причин, по которым может происходить это заболевание (точность 92%).
Выводы. Показана целесообразность применения методов машинного обучения при построении прогностических моделей по оценке состояния пациентов, обозначена возможность создания рекомендательного блока на основе полученных моделей в подсистеме дистанционного кардиомониторинга.