09 октября 2019

Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний

139

В 3м номере журнала ВИТ (" Врач и информационные технологии") опубликована статья "Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний", авторами которой являются наши коллеги: Гусев А.В. , Гаврилов Д.В. , Корсаков И.Н. , Серова Л.М. , Новицкий Р.Э. , Кузнецова Т.Ю.

Заболеваемость и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) остается лидирующей на протяжении последних десятилетий в всем мире. Методы первичной профилактики, основанные на управлении факторами сердечно-сосудистого риска, являются наиболее эффективными для снижения бремени ССЗ.

В профилактической медицине для управления рисками ССЗ используются рискометры - шкалы, полученные в результате длительных проспективных исследований. Но практическое применение разработанных шкал показало ограничения в точности прогнозирования. Машинное обучение дает возможность повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистого риска за счет нелинейных взаимосвязей их более глубокой настройки между факторами риска и результатами заболеваний.

Используя данные 2236 пациентов, нами была обучена модель по признакам, используемым в построении фрамингемской шкалы. Мы сравнили полученную модель и Фрамингемскую шкалу на точность прогноза сердечно-сосудистого события. Так, по ROC анализу для Фрамингемской шкалы показатели следующие: точность Accuracy: 70,0%,  качество AUC: 0.59. При этом для модели, полученной с использованием машинного обучения, аналогичные показатели составили: Accuracy: 78,8%,  AUC: 0.84. Таким образом, использование алгоритмов машинного обучения, включая алгоритмы глубокого обучения, могут значительно повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистых рисков обученных моделей.

Полный текст статьи: Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний

Пожалуйста, оцените эту статью
( 5 из 5,
оценили: 3)
Ваша оценка: Не ставилась