The development of an expert system to predict virological response to HIV therapy as part of an online treatment support tool
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The optimum selection and sequencing of combination antiretroviral therapy to maintain viral suppression can be challenging. The HIV Resistance Response Database Initiative has pioneered the development of computational models that predict the virological response to drug combinations. Here we describe the development and testing of random forest models to power an online treatment selection tool. METHODS: Five thousand, seven hundred and fifty-two treatment change episodes were selected to train a committee of 10 models to predict the probability of virological response to a new regimen. The input variables were antiretroviral treatment history, baseline CD4 cell count, viral load and genotype, drugs in the new regimen, time from treatment change to follow-up and follow-up viral load values. The models were assessed during cross-validation and with an independent set of 50 treatment change episodes by plotting receiver-operator characteristic curves and their performance compared with genotypic sensitivity scores from rules-based genotype interpretation systems. RESULTS: The models achieved an area under the curve during cross-validation of 0.77-0.87 (mean = 0.82), accuracy of 72-81% (mean = 77%), sensitivity of 62-80% (mean = 67%) and specificity of 75-89% (mean = 81%). When tested with the 50 test cases, the area under the curve was 0.70-0.88, accuracy 64-82%, sensitivity 62-80% and specificity 68-95%. The genotypic sensitivity scores achieved an area under the curve of 0.51-0.52, overall accuracy of 54-56%, sensitivity of 43-64% and specificity of 41-73%. CONCLUSION: The models achieved a consistent, high level of accuracy in predicting treatment responses, which was markedly superior to that of genotypic sensitivity scores. The models are being used to power an experimental system now available via the Internet.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».