機械学習モデルは自閉症スペクトラム障害を予測できる

ドラッグスリブをフォローしてください

Drugs.com による医学的レビュー。

Elana Gotkine HealthDay レポーターによる

2024 年 8 月 19 日、月曜日 -- 診断研究において、機械学習 (ML) は自閉症スペクトラム障害 (ASD) を予測できることが、JAMA Network Open に 8 月 19 日にオンライン掲載された研究で明らかになりました。

<ストックホルムのカロリンスカ研究所のシャム・サンダー・ラジャゴパラン博士らは、背景情報と医療情報からの最小限の特徴セットを使用して、ASD を予測するための ML モデルを開発し、検証しました。 Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge データベースの遡及分析が実施され、これには 30,660 人の参加者 (ASD あり 15,330 名、ASD なし 15,330 名) のデータが含まれています。一般化可能な ML 予測モデルは、ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、および eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) の 4 つのアルゴリズムを使用して開発されました。

研究者らは、XGBoost モデルが受信者動作特性曲線下面積 (AUROC) スコアが 0.895 という強力なパフォーマンスを示していることを発見しました。感度と特異度はそれぞれ0.805と0.829。陽性的中率は 0.897 でした。最も重要な予測因子は、発達のマイルストーンと食行動でした。独立したコホートでの検証では AUROC 0.790 が見られ、一般化可能性が良好であることが示されました。

「保育クリニックの初期の医療情報は、ASD と診断される可能性が高い患者をスクリーニングするために使用できます。」著者は書きます。

要約/全文

免責事項: 医学論文の統計データは一般的な傾向を提供するものであり、個人に関するものではありません。個々の要因は大きく異なる可能性があります。個々の医療上の決定については、常に個別の医学的アドバイスを求めてください。

出典: HealthDay

投稿しました : 2024-08-20 01:15

続きを読む

免責事項

Drugslib.com によって提供される情報が正確であることを保証するためにあらゆる努力が払われています。 -日付、および完全ですが、その旨については保証されません。ここに含まれる医薬品情報は時間に敏感な場合があります。 Drugslib.com の情報は、米国の医療従事者および消費者による使用を目的として編集されているため、特に明記されていない限り、Drugslib.com は米国外での使用が適切であることを保証しません。 Drugslib.com の医薬品情報は、医薬品を推奨したり、患者を診断したり、治療法を推奨したりするものではありません。 Drugslib.com の医薬品情報は、認可を受けた医療従事者による患者のケアを支援すること、および/または医療の専門知識、スキル、知識、判断の代替ではなく補足としてこのサービスを閲覧している消費者にサービスを提供することを目的とした情報リソースです。

特定の薬物または薬物の組み合わせに対する警告がないことは、その薬物または薬物の組み合わせが特定の患者にとって安全、有効、または適切であることを示すものと決して解釈されるべきではありません。 Drugslib.com は、Drugslib.com が提供する情報を利用して管理される医療のいかなる側面についても責任を負いません。ここに含まれる情報は、考えられるすべての使用法、使用法、注意事項、警告、薬物相互作用、アレルギー反応、または副作用を網羅することを意図したものではありません。服用している薬について質問がある場合は、医師、看護師、または薬剤師に問い合わせてください。

人気のキーワード