A Machine-Learned Predictor of Colonic Polyps Based on Urinary Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
We report an automated diagnostic test that uses the NMR spectrum of a single spot urine sample to accurately distinguish patients who require a colonoscopy from those who do not. Moreover, our approach can be adjusted to tradeoff between sensitivity and specificity. We developed our system using a group of 988 patients (633 normal and 355 who required colonoscopy) who were all at average or above-average risk for developing colorectal cancer. We obtained a metabolic profile of each subject, based on the urine samples collected from these subjects, analyzed via (1)H-NMR and quantified using targeted profiling. Each subject then underwent a colonoscopy, the gold standard to determine whether he/she actually had an adenomatous polyp, a precursor to colorectal cancer. The metabolic profiles, colonoscopy outcomes, and medical histories were then analysed using machine learning to create a classifier that could predict whether a future patient requires a colonoscopy. Our empirical studies show that this classifier has a sensitivity of 64% and a specificity of 65% and, unlike the current fecal tests, allows the administrators of the test to adjust the tradeoff between the two.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».