Machine Learning in Differentiated Thyroid Cancer Recurrence and Risk Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Differentiated thyroid cancer (DTC) poses significant management challenges due to the variable risk of recurrence. This study uses a dataset comprising clinical, pathological, and treatment data from 383 patients to develop and validate machine learning models, combined with feature selection algorithms, for predicting differentiated thyroid cancer recurrence. We evaluated models based on a variety of machine learning technologies (light gradient boosting machine, random forest, k-nearest neighbor, logistic regression, stochastic gradient descent, and an emerging deep learner optimized for tabular data: Gandalf) combined with several feature selection methods. Our feature selection technologies include an emerging redundancy-aware wrapper-based feature selection technique, achieving thyroid cancer recurrence prediction accuracy of 94.8 to 95.9% across two validation methods, based only on whether the patient’s tumor’s response was structurally incomplete, whether their tumor’s stage was advanced (III, IVA, or IVB), and the patient’s age. The results underline the potential for machine learning to enhance the precision of recurrence prediction in DTC while developing technologies whose predictive capacity is more easily explained. Using the same dataset, machine learning and feature selection techniques, this study also provides an analysis on predicting American Thyroid Association (ATA) risk scores. The technologies developed as part of this study have potential for improving the personalization of healthcare through the creation of models based on detailed patient-specific clinical attributes.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».