National Health and Nutritional Status Survey (NHANSS) is conducted annually by the Ministry of Health in Negara Brunei Darussalam to assess the population health and nutritional patterns and characteristics. The main aim of this study was to discover meaningful patterns (groups) from the obese sample of NHANSS data by applying data reduction and interpretation techniques. The mixed nature of the variables (qualitative and quantitative) in the data set added novelty to the study. Accordingly, the Categorical Principal Component (CATPCA) technique was chosen to interpret the meaningful results. The relationships between obesity and the lifestyle factors like demography, socioeconomic status, physical activity, dietary behavior, history of blood pressure, diabetes, etc., were determined based on the principal components generated by CATPCA. The results were validated with the help of the split method technique to counter verify the authenticity of the generated groups. Based on the analysis and results, two subgroups were found in the data set, and the salient features of these subgroups have been reported. These results can be proposed for the betterment of the healthcare industry.
translated by 谷歌翻译
肥胖是一个重大的健康问题，增加了各种主要慢性病的风险，如糖尿病，癌症和中风。虽然通过横断面BMI录音识别的肥胖作用已经过分研究，但BMI轨迹的作用远远不大。在这项研究中，我们利用从大型和地理位置的EHR数据集中提取的BMI轨迹捕获大约200万个人的健康状况为期六年的健康状况。我们根据BMI轨迹定义九个新的可解释和基于证据的变量，以使用K-Means聚类方法将患者聚类为子组。我们在人口统计学，社会经济和生理测量变量方面彻底审查了每个集群特征，以指定簇中患者的不同性质。在我们的实验中，已被重新建立肥胖，高血压，阿尔茨海默和痴呆症的肥胖，高血压，阿尔茨海默氏症和痴呆症的直接关系，并且已经发现有几种慢性疾病的特异性特征的不同簇符合或与现有的知识体系互补。
translated by 谷歌翻译
超重和肥胖仍然是一个主要的全球性公共健康问题，并确定增加未来体重增加风险的个性化模式在预防肥胖症和许多与肥胖症相关的次螯症方面具有至关重要的作用。在这项工作中，我们使用规则发现方法来研究这个问题，通过呈现提供真正的解释性和同时优化所识别模式的准确性（经常正确）的准确性（适用于许多样本）的方法来研究这个问题。具体而言，我们扩展了一个已建立的子组 - 发现方法以生成类型X-> Y的所需规则，并显示如何从X侧提取最高特征，作为Y的最佳预测因子。在我们的肥胖问题中，X是指来自非常大的和多站点EHR数据的提取功能，y表示大量的重量。使用我们的方法，我们还广泛地比较了由个人性别，年龄，种族，保险类型，邻里类型和收入水平决定的22层模式中的模式中的差异和不平等。通过广泛的实验，我们对未来危险体重增加的预测变量显示出新的和互补结果。
translated by 谷歌翻译
基于有效干预措施的早期疾病检测和预防方法正在引起人们的注意。机器学习技术通过捕获多元数据中的个体差异来实现精确的疾病预测。精确医学的进展表明，在个人层面的健康数据中存在实质性异质性，并且复杂的健康因素与慢性疾病的发展有关。但是，由于多种生物标志物之间的复杂关系，确定跨疾病发作过程中的个体生理状态变化仍然是一个挑战。在这里，我们介绍了健康疾病阶段图（HDPD），它通过可视化在疾病进展过程早期波动的多种生物标志物的边界值来代表个人健康状态。在HDPD中，未来的发作预测是通过扰动多个生物标志物值的情况来表示的，同时考虑变量之间的依赖性。我们从3,238个个体的纵向健康检查队列中构建了11种非传染性疾病（NCD）的HDPD，其中包括3,215个测量项目和遗传数据。 HDPD中非发病区域的生物标志物值的改善显着阻止了11个NCD中的7个未来的疾病发作。我们的结果表明，HDPD可以在发作过程中代表单个生理状态，并用作预防疾病的干预目标。
translated by 谷歌翻译
机器学习渗透到许多行业，这为公司带来了新的利益来源。然而，在人寿保险行业中，机器学习在实践中并未被广泛使用，因为在过去几年中，统计模型表明了它们的风险评估效率。因此，保险公司可能面临评估人工智能价值的困难。随着时间的流逝，专注于人寿保险行业的修改突出了将机器学习用于保险公司的利益以及通过释放数据价值带来的利益。本文回顾了传统的生存建模方法论，并通过机器学习技术扩展了它们。它指出了与常规机器学习模型的差异，并强调了特定实现在与机器学习模型家族中面对审查数据的重要性。在本文的补充中，已经开发了Python库。已经调整了不同的开源机器学习算法，以适应人寿保险数据的特殊性，即检查和截断。此类模型可以轻松地从该SCOR库中应用，以准确地模拟人寿保险风险。
translated by 谷歌翻译
肥胖是一种全球流行病，每年至少有280万人死亡。这种复杂的疾病与重大的社会经济负担有关，工作生产率降低，失业和其他健康差异（SDOH）差异有关。目的：这项研究的目的是使用地理空间机器学习方法研究SDOH对美国谢尔比县成年人肥胖症患病率的影响。肥胖症患病率是从公共可用的CDC 500城市数据库中获得的，而SDOH指标是从美国人口普查和USDA提取的。我们使用Getis-ord Gi*统计数据和校准多个模型研究了肥胖症患病率模式的地理分布，以研究SDOH与成人肥胖之间的关联。此外，使用无监督的机器学习来进行分组分析，以研究肥胖症患病率和相关SDOH指标的分布。结果表明，在谢尔比县内经历了成年肥胖症高的社区中，很高的社区。在人口普查区中，家庭收入中位数以及黑人，房屋租房者的百分比，居住在贫困水平以下的人，五十五岁或以上，未婚和未投保的人与成人肥胖症患病率有显着关联。分组分析表明，处境不利的社区之间的肥胖症患病率差异。需要更多的研究来检查地理位置，SDOH和慢性疾病之间的联系。这些发现描述了处于不利地位的社区内肥胖症的患病率明显更高，并且可以利用其他地理空间信息，以提供有价值的见解，以告知健康决策和干预措施，从而减轻肥胖症患病率的危险因素。
translated by 谷歌翻译
本文介绍了一种使用旨在解决现实世界应用中CDSS的低适用性和可扩展性问题的数据驱动的预测模型来构建一致和适用的临床决策支持系统（CDSS）的方法。该方法基于域特定和数据驱动的支持程序的三种特定于域和数据驱动的支持程序，该程序将被纳入临床业务流程，具有更高的信任和预测结果和建议的解释性。在考虑的三个阶段，监管策略，数据驱动模式和解释程序被集成，以实现与决策者的自然域特定的互动，具有智能决策支持焦点的连续缩小。该提出的方法能够实现更高水平的自动化，可扩展性和CDSS的语义解释性。该方法是在软件解决方案中实现的，并在T2DM预测中进行了测试，使我们能够改善已知的临床尺度（例如FindRisk），同时保持与现有应用程序类似的特定问题的推理界面。这种继承与三分阶段的方法一起提供了更高的解决方案兼容性，并导致数据驱动的解决方案在现实案件中的信任，有效和解释应用。
translated by 谷歌翻译
数据以难以想象的速度扩展，并且随着这种发展，有责任质量的数据。数据质量指的是信息存在的相关性，并有助于在特定组织中的决策和规划等各种操作。大多数数据质量是根据ad-hoc测量的，因此没有开发的概念提供任何实际应用。目前的实证研究是为制定了一个具体的自动化数据质量平台，以评估传入数据集的质量，并生成质量标签，分数和全面报告。我们利用来自HealthData.gov，Opendata.nhs和人口统计和健康调查（DHS）程序的各种数据集来观察质量分数的变化，并使用主成分分析（PCA）制定标签。目前的实证研究结果揭示了一种包括九种质量成分的度量，即来源，数据集特征，均匀性，元数据耦合，丢失小区的百分比和重复的行，数据的歪曲，分类列的不一致性比率和之间的相关性这些属性。该研究还提供了一种说明性的突变测试方法的公制的研究和验证。该研究研究提供了一个自动平台，该平台占据了传入的数据集和元数据，以提供DQ分数，报告和标签。本研究的结果对于数据科学家来说是有用的，因为这种质量标签的价值将在部署他/她各自的实际应用程序之前灌输信心。
translated by 谷歌翻译
机器学习和临床研究社区利用现实世界数据（RWD）的方法，包括电子健康记录中捕获的数据（EHR）截然不同。虽然临床研究人员谨慎使用RWD进行临床研究，但用于医疗团队的ML会消费公共数据集，并以最少的审查来开发新算法。这项研究通过开发和验证ML-DQA来弥合这一差距，ML-DQA是基于RWD最佳实践的数据质量保证框架。 ML-DQA框架适用于两个地理位置的五个ML项目，分别是不同的医疗状况和不同的人群。在这五个项目中，共收集了247,536名患者的RWD，共有2,999项质量检查和24份质量报告。出现了五种可推广的实践：所有项目都使用类似的方法来分组冗余数据元素表示；所有项目都使用自动实用程序来构建诊断和药物数据元素；所有项目都使用了一个共同的基于规则的转换库；所有项目都使用统一的方法将数据质量检查分配给数据元素；所有项目都使用类似的临床裁决方法。包括临床医生，数据科学家和受训者在内的平均有5.8个人参与每个项目实施ML-DQA，每个项目平均进行了23.4个数据元素。这项研究证明了ML-DQA在医疗项目中的重要性作用，并为团队提供了开展这些基本活动的框架。
translated by 谷歌翻译
严重冠状病毒疾病19（Covid-19）的患者通常需要补充氧作为必要的治疗方法。我们开发了一种基于深度加强学习（RL）的机器学习算法，用于持续管理缺氧率为重症监护下的关键病患者，这可以识别最佳的个性化氧气流速，具有强大的潜力，以降低相对于死亡率目前的临床实践。基本上，我们为Covid-19患者的氧气流动轨迹建模，并作为马尔可夫决策过程。基于个体患者特征和健康状况，基于加强学习的氧气控制政策，实时推荐氧气流速降低死亡率。我们通过使用从纽约大学Langone Health的Covid-19的叙述队员使用纽约大学Langone Healthation Mearchatory Maculation Mearchatory Chare，从2020年4月20日至1月2021年使用电子健康记录，通过交叉验证评估了拟议方法的表现。算法低于护理标准的2.57％（95％CI：2.08-3.06）减少（P <0.001）在我们的算法下的护理标准下的7.94％，平均推荐的氧气流量为1.28 L /分钟（95％CI：1.14-1.42）低于实际递送给患者的速率。因此，RL算法可能导致更好的重症监护治疗，可以降低死亡率，同时节省氧气稀缺资源。它可以减少氧气短缺问题，在Covid-19大流行期间改善公共卫生。
translated by 谷歌翻译
历史流程表现出显着的多样性。尽管如此，学者们长期以来一直试图识别模式，并将历史行动者分类和对一些成功的影响。随机过程框架提供了一种结构化方法，用于分析大型历史数据集，允许检测有时令人惊讶的模式，鉴定内源性和外源对过程的相关因果作用者，以及不同历史案例的比较。随机过程的数据，分析工具和组织理论框架的组合使历史和考古中的传统叙事方法补充了传统的叙事方法。
translated by 谷歌翻译
源于机器学习和优化的临床决策支持工具可以为医疗保健提供者提供显着的价值，包括通过更好地管理重症监护单位。特别是，重要的是，患者排放任务在降低患者的住宿时间（以及相关住院费用）和放弃决策后的入院甚至死亡的风险之间存在对细微的折衷。这项工作介绍了一个端到端的一般框架，用于捕获这种权衡，以推荐患者电子健康记录的最佳放电计时决策。数据驱动方法用于导出捕获患者的生理条件的解析，离散状态空间表示。基于该模型和给定的成本函数，在数值上制定并解决了无限的地平线折扣明马尔科夫决策过程，以计算最佳的排放政策，其价值使用违规评估策略进行评估。进行广泛的数值实验以使用现实生活重症监护单元患者数据来验证所提出的框架。
translated by 谷歌翻译
医院住宿时间（LOS）是最重要的医疗保健度量之一，反映了医院的服务质量，有助于改善医院调度和管理。LOS预测有助于成本管理，因为留在医院的患者通常在资源受到严重限制的情况下这样做。在这项研究中，我们通过机器学习和统计方法审查了LOS预测的论文。我们的文献综述考虑了对卒中患者LOS预测的研究研究。一些受访的研究表明，作者达成了相应的结论。例如，患者的年龄被认为是一些研究中卒中患者LOS的重要预测因子，而其他研究则认为年龄不是一个重要因素。因此，在该领域需要额外的研究以进一步了解卒中患者LOS的预测因子。
translated by 谷歌翻译
本文涉及在应用聚类算法之前提取或选择要素的关键决策过程。评估功能的重要性并不明显，因为通常是用于监督学习技术过程的最流行的方法。聚类算法是一种无人监督的方法。这意味着没有已知的输出标签来匹配输入数据。本文提出了一种新方法，根据数据科学家的参数选择最佳维度减少方法（选择或提取），旨在在最后应用聚类过程。它使用基于轮廓分解（FRSD）算法的特征排序过程，主成分分析（PCA）算法和K均值算法以及其度量，轮廓索引（SI）。本文介绍了基于智能城市数据集的5个用例。本研究还旨在讨论可以在这种无监督的学习过程中进行的每个选择的影响，优势和缺点。
translated by 谷歌翻译
如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。
translated by 谷歌翻译
Covid-19疾病迅速蔓延，在中国确认第一个积极案件后近三个月，冠状病毒开始遍布美国。一些州和县报告了大量的积极病例和死亡，而一些据报道的Covid-19相关病例和死亡率。本文在县级分析了可能影响Covid-19感染和死亡率风险的因素。使用K-Means聚类和多种分类模型的创新方法来确定最关键的因素。结果表明，平均温度，低于贫困人数，肥胖，空气压力，人口密度，风力速度，经度和未知人民百分比的成年人的百分比是最重要的属性
translated by 谷歌翻译
痴呆症是一种神经精神脑障碍，通常会在一个或多个脑细胞停止部分或根本停止工作时发生。在疾病的早期阶段诊断这种疾病是从不良后果中挽救生命并为他们提供更好的医疗保健的至关重要的任务。事实证明，机器学习方法在预测疾病早期痴呆症方面是准确的。痴呆的预测在很大程度上取决于通常从归一化的全脑体积（NWBV）和地图集缩放系数（ASF）收集的收集数据类型，这些数据通常测量并从磁共振成像（MRIS）中进行校正。年龄和性别等其他生物学特征也可以帮助诊断痴呆症。尽管许多研究使用机器学习来预测痴呆症，但我们无法就这些方法的稳定性得出结论，而这些方法在不同的实验条件下更准确。因此，本文研究了有关痴呆预测的机器学习算法的性能的结论稳定性。为此，使用7种机器学习算法和两种功能还原算法，即信息增益（IG）和主成分分析（PCA）进行大量实验。为了检查这些算法的稳定性，IG的特征选择阈值从20％更改为100％，PCA尺寸从2到8。这导致了7x9 + 7x7 = 112实验。在每个实验中，都记录了各种分类评估数据。获得的结果表明，在七种算法中，支持向量机和天真的贝叶斯是最稳定的算法，同时更改选择阈值。同样，发现使用IG似乎比使用PCA预测痴呆症更有效。
translated by 谷歌翻译
谵妄是急性急性发病脑功能障碍，在紧急情况下，与较高的死亡率有关。由于其演示和风险因素难以检测和监测，这取决于患者的潜在病情。在我们的研究中，我们旨在识别谵妄人口中的亚型，并建立使用医疗信息MART进行密集护理IV（MIMIC-IV）数据来检测谵妄的亚组特定的预测模型。我们表明谵妄存在于谵妄中。对于特定于组的预测模型，还观察到特征重要性的差异。我们的工作可以重新校准每个谵妄亚组的现有谵妄预测模型，并提高ICU或急诊部门患者的谵妄检测和监测的精度。
translated by 谷歌翻译
目的：我们研究使用机器学习（ML）模型的可解释的累入预测，并在预测能力，稀疏性和公平性方面分析性能。与以前的作品不同，本研究列举了输出概率而不是二进制预测的可解释模型，并使用定量公平定义来评估模型。本研究还研究了模型是否可以横跨地理位置概括。方法：我们在佛罗里达州和肯塔基州的两个不同的刑事核查数据集上生成了黑盒和可解释的ML模型。我们将这些模型的预测性能和公平与目前用于司法系统中使用的两种方法进行了比较，以预测审前常规率：Arnold PSA和Compas。我们评估了所有模型的预测性能，可以在两次跨越两次预测六种不同类型犯罪的模型。结果：几种可解释的ML模型可以预测常规和黑盒ML模型，比Compas或Arnold PSA更准确。这些模型在实践中可能有用。类似于Arnold PSA，这些可解释模型中的一些可以作为一个简单的表格写入。其他可以使用一组可视化显示。我们的地理分析表明ML模型应分开培训，以便单独的位置并随时间更新。我们还为可解释模型提供了公平分析。结论：可解释的机器学习模型可以在预测准确性和公平性方面表现，也可以表现，也可以表现，也可以执行不可解释的方法和目前使用的风险评估尺度。机器学习模型对于单独培训，可以更准确地进行不同的位置，并保持最新。
translated by 谷歌翻译
在全球范围内，由于久坐的生活方式和节食不当，肥胖患者的数量增加了一倍。人类遗传学和健康改变了巨大的增加。根据世界卫生组织的说法，随着肥胖者患有不同的慢性疾病，预期寿命从80年下降到75年。该报告将使用ML数据集来解决儿童和成人的肥胖问题，以表现，预测和分析肥胖的原因。通过参与神经ML网络，我们将使用扩散张量成像探索神经控制，以考虑肥胖患者的体内脂肪，BMI，腰围\＆HIP比率。为了预测ML肥胖的当前和未来原因，我们将讨论ML技术，例如决策树，SVM，RF，GBM，Lasso，BN和ANN，并使用数据集实现了陈述的算法。本报告中将概述来自专家ML \＆生物信息学实验的不同理论文献，同时提出有关如何预测ML预测肥胖和其他慢性疾病的建议。
translated by 谷歌翻译