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机器学习模型，以预测...
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
构建具有IRAE和诊所特征的nom图，以预测接受抗PD-1治疗的晚期G/GEJ腺癌患者的存活
方法：组装了255名被诊断为晚期G/ GEJ腺癌的成年患者的数据集。将影响整体生存（OS）至显着程度的IRAE识别为候选变量，并将其整合为候选变量，以及其他12个候选变量。These included gender, age, Eastern cooperative oncology group performance status (ECOG PS) score, tumor stage, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status, presence of peritoneal and liver metastases, year and line of anti-PD-1 treatment, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), controlling nutritional status (CONUT) score, and Charlson comorbidity index （CCI）。为了减轻与伊拉斯有关的时机偏见，采用了具有里程碑意义的分析。使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行了变量选择以查明明显的预测因子，并应用了方差障碍因子来解决多重共线性。随后，使用正向似然比方法进行了COX回归分析来开发生存预测模型，排除未能满足比例危害（PH）假设的变量。该模型是使用整个数据集开发的，然后通过Bootstrap重新采样进行内部验证，并通过另一家医院的同类进行外部验证。此外，创建了一个列图来描述预测模型。
病例报告：对接种 FimCH 疫苗的患者进行长期随访，以预防抗生素引起的复发性尿路感染
根据疾病控制中心 (CDC) 和世界卫生组织 (WHO) 的说法，由耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌 (CRE) 引起的泌尿道感染 (UTI) 是人类最紧迫的健康威胁之一。一项 FimCH 疫苗扩展获取研究正在对有抗生素耐药性 UTI 病史且被认为有患上 CRE UTI 风险的患者进行。本病例系列描述了四名接种了 FimCH 四种疫苗系列的参与者的临床、安全性和免疫原性发现。在接种第四种疫苗后，对参与者进行了 12 个月的随访，以了解其安全性、一般健康状况和 UTI 发生情况。该研究后来进行了修改，允许在接种疫苗后进行长达五年的额外随访，以评估长期健康状况、UTI 发生情况并获取血液样本进行抗 FimH 抗体检测。在我们 4 名研究参与者中，抗 FimH 抗体反应达到峰值后的 12 个月内，革兰氏阴性菌引起的有症状 UTI 发生率比研究入组前 12 个月低约 75%。这些结果与使用相同 FimCH 疫苗的 1 期研究中的 30 名患者队列一致。所有 4 名参与者的 UTI 发生率在长期随访期间都有所增加，但未达到接种疫苗前的发生率。在长期随访期间未发现与 FimCH 疫苗相关的新安全问题。该病例系列具有临床重要性和公共卫生相关性，因为它检查并报告了 UTI
评估模型中的算法偏见，以预测菲律宾学生的学习成绩
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是，它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究，并且只有有限的工作才考虑了基于区域（亚国家）背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步，本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口，并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统（LMS）。在三个学期的典范上，我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75，加权F1得分为0.79。随后，我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估：AUC，加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此，在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
单细胞和大量RNA的综合分析，以预测结直肠癌的预后和治疗反应
结直肠癌（CRC）是一种流行的恶性肿瘤，其特征是全球发病率和死亡率高。此外，必须理解其发育发展的分子机制并确定有效的预后标记。这些努力对于确定潜在的治疗靶标和提高患者存活率至关重要。因此，我们开发了一种新型的预后模型，旨在为临床预后评估和治疗提供新的理论支持。我们从基因表达综合（GEO）和癌症基因组图集（TCGA）数据库中下载了数据。随后，我们进行了单细胞分析，并开发了与结直肠癌相关的预后模型。我们将SCRNA-SEQ数据集（GSE221575）分为19个细胞簇，并使用标记基因将这些簇分为11种不同的细胞类型。使用单变量COX回归和拉索（绝对收缩和选择算子）分析，我们开发了一个由9个基因组成的预后模型。基于我们的9基因模型，我们使用中位风险评分将患者分为高风险和低风险组。高危组表现出与M0巨噬细胞，CD8+ T细胞和M2巨噬细胞的显着正相关。富集分析表明，高风险基团的免疫相关途径的显着富集，包括刺猬_signaling，Wnt信号通路和细胞粘附分子。药物敏感性分析表明，低风险组对5种化学治疗药物敏感，而高风险组仅对1个。此外，我们为临床应用开发了高度可靠的列图。这表明我们的建模分析得出的风险评分对于分层结直肠癌样本非常有效。这项研究全面应用生物信息学方法来构建风险评分模型。该模型显示出良好的预测性能，为结直肠癌患者的个性化治疗提供了潜在的指导。此外，它可以为疾病的发病机理提供有价值的见解，并确定潜在的治疗靶点以进行进一步研究。
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
评估机器学习算法以预测医学专业选择
摘要。公平分配专业的医生是一个重大的公共卫生挑战。以前的研究主要依靠经典的统计模型来估计影响医学生职业选择的因素，但本研究探讨了机器学习技术在研究早期预测决策的使用。我们使用来自瑞士和法国医学院的399名医学院的399名医学生的数据评估了各种监督模型，包括支持向量机，人工神经网络，极端梯度提升（XGBOOST）和CATBOOST。集合方法的表现优于更简单的模型，而Catboost的宏观AUROC为76％。事后解释性方法揭示了影响预测的关键因素，例如成为外科医生的动机和外向性的心理特征。这些发现表明，机器学习可用于预测医疗职业道路并为更好的劳动力计划提供信息。
日本建立机器学习模型，以预测大脑中的淀粉样蛋白β
OITA大学和日本的Eisai Co.宣布开发机器学习模型，以预测淀粉样蛋白β（A？）在大脑中积累，结合了背景数据，例如年龄，性别，吸烟史和病史，以及一般血液测试和小型精神状态检查（MMSE）项目。该模型有望使初级保健医师预测大脑A的积累？，在常规体检期间，哪个是阿尔茨海默氏病（AD）的重要病理因素，并促进AD的简单早期筛查。
机器学习模型可以预测遗传遗传疾病的儿童的风险评估
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年8月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.22.609095 doi：Biorxiv Preprint