기계 학습 모델은 자폐증 스펙트럼 장애를 예측할 수 있습니다

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Elana Gotkine HealthDay Reporter 작성

2024년 8월 19일 월요일 -- JAMA Network Open에서 8월 19일 온라인으로 발표된 연구에 따르면 진단 연구에서 머신러닝(ML)이 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 예측할 수 있다고 합니다.

스톡홀름에 있는 Karolinska Institutet의 Shyam Sundar Rajagopalan 박사와 동료들은 배경 및 의료 정보의 최소한의 기능 세트를 사용하여 ASD를 예측하기 위한 ML 모델을 개발하고 검증했습니다. 30,660명의 참가자(ASD가 있는 15,330명 및 없는 15,330명)의 데이터를 포함하여 Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge 데이터베이스에 대한 회고적 분석이 수행되었습니다. 일반화 가능한 ML 예측 모델은 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)라는 네 가지 알고리즘을 사용하여 개발되었습니다.

연구원들은 XGBoost 모델이 AUROC(수신기 작동 특성 곡선 아래 영역) 점수가 0.895로 강력한 성능을 보였다는 사실을 발견했습니다. 각각 0.805와 0.829의 민감도와 특이도; 양성 예측 값은 0.897입니다. 가장 중요한 예측 변수는 발달 이정표와 식습관이었습니다. 독립적인 코호트에 대한 검증에서 0.790의 AUROC가 나타났으며 이는 우수한 일반화 가능성을 나타냅니다.

"보육원의 조기 의료 정보는 ASD 진단 가능성이 더 높은 사람들을 선별하는 데 사용될 수 있습니다." 작가가 글을 씁니다.

요약/전체 텍스트

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출처: HealthDay

게시됨 : 2024-08-20 01:15

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