Computational prediction of diagnosis and feature selection on mesothelioma patient health records
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mesothelioma is a lung cancer that kills thousands of people worldwide annually, especially those with exposure to asbestos. Diagnosis of mesothelioma in patients often requires time-consuming imaging techniques and biopsies. Machine learning can provide for a more effective, cheaper, and faster patient diagnosis and feature selection from clinical data in patient records. METHODS AND FINDINGS: We analyzed a dataset of health records of 324 patients having mesothelioma symptoms from Turkey. The patients had prior asbestos exposure and displayed symptoms consistent with mesothelioma. We compared probabilistic neural network, perceptron-based neural network, random forest, one rule, and decision tree classifiers to predict diagnosis of the patient records. We measured classifiers' performance through standard confusion matrix scores such as Matthews correlation coefficient (MCC). Random forest outperformed all models tried, obtaining MCC = +0.37 on the complete imbalanced dataset and MCC = +0.64 on the under-sampled balanced dataset. We then employed random forest feature selection to identify the two most relevant dataset traits associated with mesothelioma: lung side and platelet count. These two risk factors resulted so predictive, that decision tree focusing on them achieved the second top accuracy on the complete dataset diagnosis prediction (MCC = +0.28), outperforming all other methods and even decision tree itself applied to all features. CONCLUSIONS: Our results show that machine learning can predict diagnoses of patients having mesothelioma symptoms with high accuracy, sensitivity, and specificity, in few minutes. Additionally, random forest can efficiently select the most important features of this clinical dataset (lung side and platelet count) in few seconds. The importance of pleural plaques in lung sides and blood platelets in mesothelioma diagnosis indicates that physicians should focus on these two features when reading records of patients with mesothelioma symptoms. Moreover, doctors can exploit our machinery to predict patient diagnosis when only lung side and platelet data are available.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».