Точность методов Случайный лес и Многослойный персептрон в задаче прогнозирования исходов детских ишемических инсультов

Аннотация:

Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691 G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:i565T>C, PAI-1 >675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298A>C, MTRR:66A>G, MTR:2756A>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно). Детский ишемический инсульт (ИИ) - заболевание, приводящее к формированию тяжелых исходов: моторному и интеллектуальному дефициту, эпилепсии и другим дефицитарным состояниям. В настоящее время методы прогнозирования исходов детских ИИ на основе анализа наличия генетических полиморфизмов разработаны, на наш взгляд, недостаточно. Предикторы неблагоприятного прогноза заболевания мало изучены; роль полиморфизмов генов в процессе формирования тяжелого неврологического дефицита до сих пор остается невыясненной. В то же время прогнозирование исходов детских ИИ на как можно более ранних стадиях болезни остается важной задачей, поскольку позволяет рационально и эффективно выстраивать терапевтическую тактику на всех этапах болезни. При решении задачи прогнозирования одной из ключевых трудностей является поиск оптимального метода машинного обучения. За последние десятилетия было разработано большое число таких методов, что значительно затрудняет их выбор.

Авторы:

Издание: Уральский медицинский журнал
Год издания: 2017
Объем: 5с.
Дополнительная информация: 2017.-N 10.-С.58-62. Библ. 9 назв.
Просмотров: 37