Identifying Important Features for Clinical Diagnosis of Thyroid Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal production of thyroid hormones in our body causes thyroid disorders such as hypothyroidism, hyper-thyroidism, Hashimoto's disease, Graves' disease, and thyroid nodules. Undiagnosed thyroid disorders can affect the quality of life of an individual both physically and mentally. Thyroid disorders are common but sometimes become difficult to diagnose since the symptoms can be easily associated with other health conditions. Clinicians identify thyroid disorders by measuring the levels of thyroid hormones in our blood stream. This work aims to help clinicians by carefully investigating if thyroid diagnosis improves when all important features (a complete thyroid panel) is measured as opposed to a select few. Much of previous work has focused on the performance of classifiers, supervised and unsupervised, for the prediction of this disorder. Departing from this tradition, we focus on the concept of feature importance and its clinical implications. We identify the top-4 important features that predict the presence of thyroid disorder and show that these can be measured by clinicians cost-effectively. We also identify the pitfalls of current clinical practice of not checking the entire thyroid panel, prevalent in many countries with universal health care. Finally, we show that our results are quite robust and are unlikely to change with the choice of classifier or due to the inherent nature of a dataset in hand like imbalance.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».