Модель машинного навчання може передбачити розлад аутистичного спектру

Підпишіться на Drugslib

Медичний огляд Drugs.com.

Елана Готкін, репортер HealthDay

ПОНЕДІЛОК, 19 серпня 2024 р. Згідно з дослідженням, опублікованим 19 серпня в JAMA Network Open, у діагностичному дослідженні машинне навчання (ML) може передбачати розлад аутистичного спектру (РАС).

Шям Сундар Раджагопалан, доктор філософії з Каролінського інституту в Стокгольмі, та його колеги розробили та перевірили модель ML для прогнозування РАС, використовуючи мінімальний набір функцій із фонової та медичної інформації. Було проведено ретроспективний аналіз бази даних Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge, включаючи дані від 30 660 учасників (15 330 із та 15 330 без РАС). Узагальнювані моделі прогнозування ML були розроблені з використанням чотирьох алгоритмів: логістичної регресії, дерева рішень, випадкового лісу та екстремального посилення градієнта (XGBoost).

Дослідники виявили, що модель XGBoost продемонструвала високу ефективність із показником площі під кривою робочих характеристик приймача (AUROC) 0,895; чутливість і специфічність 0,805 і 0,829 відповідно; і позитивне прогностичне значення 0,897. Найважливішими предикторами були етапи розвитку та харчова поведінка. AUROC 0,790 було виявлено під час валідації на незалежних когортах, що вказує на хорошу можливість узагальнення.

«Рання медична інформація в дитячих клініках може бути використана для скринінгу тих, у кого більша ймовірність діагностування РАС», — пишуть автори.

Анотація/Повний текст

Відмова від відповідальності: Статистичні дані в медичних статтях містять загальні тенденції та не стосуються окремих осіб. Індивідуальні фактори можуть сильно відрізнятися. Завжди звертайтеся за персональною медичною порадою для прийняття індивідуальних рішень щодо охорони здоров’я.

Джерело: HealthDay

Опубліковано : 2024-08-20 01:15

Читати далі

Відмова від відповідальності

Було докладено всіх зусиль, щоб інформація, надана Drugslib.com, була точною, до -дата та повна, але жодних гарантій щодо цього не надається. Інформація про ліки, що міститься тут, може бути чутливою до часу. Інформація Drugslib.com була зібрана для використання медичними працівниками та споживачами в Сполучених Штатах, тому Drugslib.com не гарантує, що використання за межами Сполучених Штатів є доцільним, якщо спеціально не вказано інше. Інформація про ліки Drugslib.com не схвалює ліки, не ставить діагноз пацієнтів і не рекомендує терапію. Інформація про ліки на Drugslib.com – це інформаційний ресурс, призначений для допомоги ліцензованим медичним працівникам у догляді за їхніми пацієнтами та/або для обслуговування споживачів, які розглядають цю послугу як доповнення, а не заміну досвіду, навичок, знань і суджень у сфері охорони здоров’я. практиків.

Відсутність попередження щодо певного препарату чи комбінації ліків у жодному разі не слід тлумачити як вказівку на те, що препарат чи комбінація препаратів є безпечними, ефективними чи прийнятними для будь-якого конкретного пацієнта. Drugslib.com не несе жодної відповідальності за будь-які аспекти медичної допомоги, що надається за допомогою інформації, яку надає Drugslib.com. Інформація, що міститься в цьому документі, не має на меті охопити всі можливі способи використання, інструкції, запобіжні заходи, попередження, лікарські взаємодії, алергічні реакції чи побічні ефекти. Якщо у вас є запитання щодо препаратів, які ви приймаєте, зверніться до свого лікаря, медсестри або фармацевта.

Популярні ключові слова