The Applications of Machine Learning to Prognostic Modeling for Human Immunodeficiency Virus: A Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: As of late 2023, an estimated 39.9 million people are living with HIV, placing strain on healthcare systems. Machine learning (ML), a branch of artificial intelligence, enables systems to improve performance through data-driven learning without explicit programming. HIV prognosis is influenced by clinical, epidemiological, and psychosocial factors, and ML algorithms have the potential to integrate these determinants efficiently. This can provide valuable insights into disease progression and risk assessment in terms of viral load, CD4 cell count, treatment initiation, treatment adherence, hospitalization, acquired immunodeficiency syndrome diagnosis, quality of life and mental health. This protocol outlines the existing applications of ML to prognostic modeling in the context of HIV, highlighting how ML can equip physicians with rapid and accurate predictions of disease progression, thereby informing treatment decisions such as clinical prescriptions and social support plans, and optimizing patient outcomes. Methods: framework. A search strategy has been developed for Medline (PubMed) and will be adapted for searches in Embase, Web of Science, Scopus, IEEE Xplore, and ACM Digital Library. The study selection and data extraction will be conducted in duplicate. The methods for the scoping review are prespecified to ensure transparency. Discussion: The proposed scoping review will identify effective model types, data inputs, and applications of ML in the context of HIV prognosis. While ML has been integrated into various aspects of HIV research, few studies have focused on predicting prognosis. This review aims to synthesize current uses of ML in prognostic modeling and highlight gaps within the existing technology. The findings from this review will support the development of future ML models that can inform clinical decision-making, and, in turn, optimize patient care, improve resource allocation, and enhance public health responses to the ongoing HIV epidemic.
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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 | 0,085 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,013 |
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 ».