DBSCAN and DBCV application to open medical records heterogeneous data for identifying clinically significant clusters of patients with neuroblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Neuroblastoma is a common pediatric cancer that affects thousands of infants worldwide, especially children under five years of age. Although recovery for patients with neuroblastoma is possible in 80% of cases, only 40% of those with high-risk stage four neuroblastoma survive. Electronic health records of patients with this disease contain valuable data on patients that can be analyzed using computational intelligence and statistical software by biomedical informatics researchers. Unsupervised machine learning methods, in particular, can identify clinically significant subgroups of patients, which can lead to new therapies or medical treatments for future patients belonging to the same subgroups. However, access to these datasets is often restricted, making it difficult to obtain them for independent research projects. In this study, we retrieved three open datasets containing data from patients diagnosed with neuroblastoma: the Genoa dataset and the Shanghai dataset from the Neuroblastoma Electronic Health Records Open Data Repository, and a dataset from the TARGET-NBL renowned program. We analyzed these datasets using several clustering techniques and measured the results with the DBCV (Density-Based Clustering Validation) index. Among these algorithms, DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) was the only one that produced meaningful results. We scrutinized the two clusters of patients' profiles identified by DBSCAN in the three datasets and recognized several relevant clinical variables that clearly partitioned the patients into the two clusters that have clinical meaning in the neuroblastoma literature. Our results can have a significant impact on health informatics, because any computational analyst wishing to cluster small data of patients of a rare disease can choose to use DBSCAN and DBCV rather than utilizing more common methods such as k-Means and Silhouette coefficient.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».