Изкуствен интелект и машинно обучение при прогнозиране на честота на екзацербации и годишна смъртност при пациенти с ХОББ // Artificial intelligence and machine learning in prediction of exacerbation rates and 1-year mortality in patients with COPD
Зареждане...
Дата
2024
Автори
Меков, Евгени Витков // Mekov, Evgeni Vitkov
Заглавие на списанието
ISSN на списанието
Заглавие на тома
Издател
Медицински университет - София // Medical University - Sofia
Резюме
ЦЕЛ И ЗАДАЧИ
ЦЕЛ:
Целта на настоящия научен труд е да се демонстрират възможностите от приложението на изкуствен интелект и по-специално - машинно обучение, при пациенти с ХОББ върху прогнозирането на клинично значими крайни точки и да се анализират резултатите спрямо настоящите ръководства и препоръки, където това е възможно.
ЗАДАЧИ:
1. Да се проведе литературен обзор върху рисковите фактори, свързани с прогнозата при ХОББ (екзацербации, смърт) и приложението на ИИ в белодробната медицина и в частност - при ХОББ;
2. Да се съберат клинично значими показатели за оценка на тяхната прогностична стойност чрез провеждане на широк набор от изследвания, включващи анамнестични данни (демографски показатели, честота на предходни екзацербации), спирометрични показатели, качество на живот и симптоми, хематологични, ехокардиографски, ехографски и електрокардиографски (ЕКГ) показатели и функционална оценка (тест с натоварване) при пациенти с ХОББ;
3. Да се проведе детайлна дескриптивна статистика на получените параметри в изследваната популацията. Да се анализират възможностите на МО, свързани с отстраняването на проблеми в набора от данни (например липсващи данни);
4 Да се анализират възможностите на машинното обучение, използвайки единични параметри върху прогнозирането на риска при пациенти с ХОББ и определяне на оптимална гранична точка на индивидуален параметър с цел максимална информативност;
5. Да се демонстрират възможностите на машинното обучение, използвайки съвкупност от параметри върху прогнозирането на риска при пациенти с ХОББ;
6. Да се анализират резултатите от създадените модели един спрямо друг и спрямо настоящите препоръки, където е възможно;
7. Да се проведе фенотипен анализ посредством метод на главните елементи, K-means клъстеризация и йерархична клъстеризация при пациентите с ХОББ.
Описание
Ключови думи
ХОББ; хронична обструктивна белодробна болест; изкуствен интелект; прогноза; смъртност; белодробни болести; дихателна система - болести // COPD; chronic obstructive pulmonary disease; artificial intelligence; prognosis; mortality; lung diseases; respiratory tract diseases