Модель машинного обучения может предсказать расстройство аутистического спектра

Следите за Drugslib на

Медицинская оценка на сайте Drugs.com.

Автор: Элана Готкин, репортер HealthDay

ПОНЕДЕЛЬНИК, 19 августа 2024 г. — Согласно исследованию, опубликованному в Интернете 19 августа в JAMA Network Open, машинное обучение (МО) может предсказать расстройство аутистического спектра (РАС) в ходе диагностического исследования.

< Шьям Сундар Раджагопалан, доктор философии из Каролинского института в Стокгольме, и его коллеги разработали и проверили модель машинного обучения для прогнозирования РАС с использованием минимального набора функций из исходной и медицинской информации. Был проведен ретроспективный анализ базы данных Фонда Саймонса «Powering Autism Research for Knowledge», включающий данные 30 660 участников (15 330 с РАС и 15 330 без РАС). Обобщенные модели прогнозирования машинного обучения были разработаны с использованием четырех алгоритмов: логистической регрессии, дерева решений, случайного леса и экстремального градиентного повышения (XGBoost).

Исследователи обнаружили, что модель XGBoost продемонстрировала высокую производительность: площадь под кривой рабочей характеристики приемника (AUROC) составила 0,895; чувствительность и специфичность 0,805 и 0,829 соответственно; и положительная прогностическая ценность 0,897. Наиболее важными предикторами были основные этапы развития и пищевое поведение. При проверке на независимых когортах было обнаружено значение AUROC, равное 0,790, что указывает на хорошую обобщаемость.

"Ранняя медицинская информация в детских клиниках может использоваться для выявления лиц с более высокой вероятностью постановки диагноза РАС", - говорит эксперт. пишут авторы.

Аннотация/Полный текст

Отказ от ответственности. Статистические данные в медицинских статьях отражают общие тенденции и не относятся к отдельным лицам. Индивидуальные факторы могут сильно различаться. Всегда обращайтесь за индивидуальной медицинской консультацией для принятия индивидуальных медицинских решений.

Источник: HealthDay

Опубликовано : 2024-08-20 01:15

Читать далее

Отказ от ответственности

Мы приложили все усилия, чтобы гарантировать, что информация, предоставляемая Drugslib.com, является точной и соответствует -дата и полная информация, но никаких гарантий на этот счет не предоставляется. Содержащаяся здесь информация о препарате может меняться с течением времени. Информация Drugslib.com была собрана для использования медицинскими работниками и потребителями в Соединенных Штатах, и поэтому Drugslib.com не гарантирует, что использование за пределами Соединенных Штатов является целесообразным, если специально не указано иное. Информация о лекарствах на сайте Drugslib.com не рекламирует лекарства, не диагностирует пациентов и не рекомендует терапию. Информация о лекарствах на сайте Drugslib.com — это информационный ресурс, предназначенный для помощи лицензированным практикующим врачам в уходе за своими пациентами и/или для обслуживания потребителей, рассматривающих эту услугу как дополнение, а не замену опыта, навыков, знаний и суждений в области здравоохранения. практики.

Отсутствие предупреждения для данного препарата или комбинации препаратов никоим образом не должно быть истолковано как указание на то, что препарат или комбинация препаратов безопасны, эффективны или подходят для конкретного пациента. Drugslib.com не несет никакой ответственности за какой-либо аспект здравоохранения, администрируемый с помощью информации, предоставляемой Drugslib.com. Информация, содержащаяся в настоящем документе, не предназначена для охвата всех возможных вариантов использования, направлений, мер предосторожности, предупреждений, взаимодействия лекарств, аллергических реакций или побочных эффектов. Если у вас есть вопросы о лекарствах, которые вы принимаете, проконсультируйтесь со своим врачом, медсестрой или фармацевтом.

Популярные ключевые слова