Clin Otolaryngol:通过机器学习模型来预测突发性感官听力损失患者的听力结果

2018-02-06 AlexYang MedSci原创

突发性感官听力损失(SSHL)是一种多因子障碍疾病且伴随着高度的异质性,因此,结果具有很大的不同。最近,有研究人员基于4种SSHL机器学习模型来开发预测模型,从而鉴定最好的模型来用于临床。研究包括了1220名SSHL患者,时间为2008年6月到2015年12月。研究发现,在包括149个变量的原生数据测试中,深度信念网络(DBN)模型具有最好的预测能力,预测准确性为77.58%,AUC为0.84。然

突发性感官听力损失(SSHL)是一种多因子障碍疾病且伴随着高度的异质性,因此,结果具有很大的不同。最近,有研究人员基于4种SSHL机器学习模型来开发预测模型,从而鉴定最好的模型来用于临床

研究包括了1220名SSHL患者,时间为2008年6月到2015年12月。研究发现,在包括149个变量的原生数据测试中,深度信念网络(DBN)模型具有最好的预测能力,预测准确性为77.58%,AUC为0.84。然而,在特征修剪后,DBN产出了不太好的表现。与之相反,传统逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和多层感知器(MLP)模型表现出了相反的趋势,因为当只包括了3个变量时获得了最好的个人预测能力,且ROC-AUC范围为0.79到0.81,并且随着输入特性组合的规模的增加而,预测能力有所减少。

最后,研究人员指出,当输入足够多的特性时,DBN能够成为一个SSHL非常强有力的工具。但是在常规临床应用时,LR在早期预测中更为实用且使用3个可以利用的变量,即症状起始和研究进入的时间间隔、起始听力水平和听力敏度图。

原始出处:

Bing D, Ying J, Miao J et al. Predicting the Hearing Outcome in Sudden Sensorineural Hearing Loss via Machine Learning Models. Clin Otolaryngol. 21 Jan 2018.

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作者:AlexYang



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