Analysis of Machine Learning Methods for COVID-19 Detection Using Serum Raman Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
One of the most challenging aspects of the emergent coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic caused by infection of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 has been the need for massive diagnostic tests to detect and track infection rates at the population level. Current tests such as reverse transcription-polymerase chain reaction can be low-throughput and labor intensive. An ultra-fast and accurate mode of detecting COVID-19 infection is crucial for healthcare workers to make informed decisions in fast-paced clinical settings. The high-dimensional, feature-rich components of Raman spectra and validated predictive power for identifying human disease, cancer, as well as bacterial and viral infections pose the potential to train a supervised classification machine learning algorithm on Raman spectra of patient serum samples to detect COVID-19 infection. We developed a novel stacked subsemble classifier model coupled with an iteratively validated and automated feature selection and engineering workflow to predict COVID-19 infection status from Raman spectra of 250 human serum samples, with a 10-fold cross-validated classification accuracy of 98.0% (98.6% precision and 98.5% recall). Furthermore, we benchmarked nine machine learning and artificial neural network models when evaluated using eight standalone performance metrics to assess whether ensemble methods offered any improvement from baseline machine learning models. Using a rank-normalized scores derived from the performance metrics, the stacked subsemble model ranked higher than the Multi-layer Perceptron, which in turn ranked higher than the eight other machine learning models. This study serves as a proof of concept that stacked ensemble machine learning models are a powerful predictive tool for COVID-19 diagnostics.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».