МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СМЕРТИ У ВЗРОСЛЫХ ПАЦИЕНТОВ В ТЕЧЕНИЕ 10 ЛЕТ

Аннотация:

Выявление факторов риска и прогнозирование смерти от различных причин являются важными вопросами медицины. С точки зрения профилактического направления важно выявлять пациентов с высоким риском смерти, так как раннее обнаружение и лечение заболеваний эффективно повышают продолжительность жизни. Цель исследования: разработать универсальную модель прогнозирования смерти у взрослых пациентов в течение 10 лет и сравнить предсказательную способность прогноза смерти в многочисленной современной когорте модели МО (деревья решений) с обычной моделью логистической регрессии Кокса. Материалы и методы. Источником данных для исследования являлась база данных платформы прогнозной аналитики Webiomed компании ООО «K-Скай». В исследование было включено 1129268 записей 201985 пациентов в возрасте от 18 лет. Изучено 177 прогнозных признаков, из которых в результате многоступенчатого отбора для моделирования выбрано 12. Для моделирования использовалось два алгоритма анализа выживаемости: CoxPHFitter и RandomSurvivalForest. С помощью моделей определялась вероятность наступления смерти в течение 1, 3, 5 и 10 лет. Результаты. По результатам тестирования обе модели показали хорошие результаты по предсказанию смерти. Однако лучший результат был получен у модели RandomSurvivalForest. Метрики лучшей модели с 95% доверительным интервалом для предсказания смерти в течение 10 лет: Площадь под ROC кривой 0,921(0,914-0,929), Точность 0,849 (0,84-0,858), Чувствительность 0,813(0,795-0,83), Специфичность 0,871 (0,859-0,882), Индекс соответствия 0,867(0,861-0,874), Прогностическая ценность положительного результата 0,791(0,776-0,806), Прогностическая ценность отрицательного результата 0,886 (0,876-0,895). Заключение. Было показано, что модели машинного обучения хорошо предсказывают смертельные исходы, демонстрируя высокую дискриминацию и точность классификации. Их использование может помочь выявлять пациентов высокого риска с целью формирования решения о политике действий для предотвращения смерти.

Авторы:

Издание: Общественное здоровье
Год издания: 2025
Объем: 13с.
Дополнительная информация: 2025.-N 2.-С.4-16. Библ. 15 назв.
Просмотров: 1