套路式的文章,可以复制学习,但是没有自主创新,最后可能只能发预警期刊!
Machine learning-based diagnostic prediction of IgA nephropathy: model development and validation study
基于机器学习的IgA肾病诊断预测:模型开发和验证研究
发表日期:2024.05.30
期刊:Scientific Reports (预警期刊)
期刊IF:4.6
分区情况:JCR 2区,中科院2区
Abstract
目的:IgA肾病发展为肾衰竭,因此早期发现非常重要。然而,明确的诊断取决于侵入性肾活检。本研究旨在利用机器学习开发IgA肾病的无创预测模型。
方法:我们收集了接受肾活检的患者的人口学特征、血液检查和尿液检查的回顾性数据。数据集分为衍生和验证队列,并进行时间验证。我们采用极端梯度增强(XGBoost)、LightGBM、随机森林(Random Forest)、人工神经网络(Artificial Neural Networks)和一维卷积神经网络(1D-CNN)五种机器学习模型和逻辑回归,通过接收者工作特征曲线下面积(AUROC)评估性能,并通过SHapley加性解释方法探索变量重要性。该研究包括1268名参与者,其中353名(28%)被诊断为IgA肾病。
结果:衍生队列中,LightGBM的AUROC最高,为0.913,显著高于logistic回归、人工神经网络和1D-CNN,与XGBoost和Random Forest差异不显著。在验证队列中,XGBoost的AUROC最高,为0.894 ,保持了其稳健性。
结论:确定的关键预测因素是年龄、血清白蛋白、IgA/C3和尿红细胞,与现有的临床见解一致。机器学习是治疗IgA肾病的一种有价值的非侵入性工具。
看了摘要,这篇文章做了3个工作:1、收集了接受肾活检的患者的人口学特征、血液检查和尿液检查的回顾性数据 2、用了五种方法分析 3、并且用shapey经行重要因素排序
Introduction
第①段:IgAN及早发现预后较好,否则很糟糕!
第②段:目前诊断标志物能力有限
第③段:做了一个简单的肾脏的预后综述,里面有一句话特别值得引用和学习“主要采用逻辑回归,这是一种假设线性关系的传统统计模型,因此限制了预测性能。先进的机器学习算法,能够建模非线性关系和复杂的相互作用,可以提高预测性能。”
第④段:本研究旨在基于患者人口统计学、血液检查和尿液检查,利用机器学习开发和验证IgAN的诊断预测模型,这些模型在临床实践中很容易获得。我们的另一个目标是表明,与传统的临床参数或传统的统计模型相比,机器学习模型可以成为一种非侵入性、高度准确和可靠的IgAN诊断方法。
2 Materials and Methods
文章纳入的指标如图
整个建模过程比较常规了,除了用常规的机器学习算法包括XGBoost、LightGBM和Random Forest、逻辑回归,并且还使用了ANN、1D CNN进行的,并且用Shapley做了重要因素排序。
3 Results
Pepper soup transformed by: Zheng TianLei
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