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J-GLOBAL ID：202102213998525837   整理番号：21A2664094

機械学習に基づく2型糖尿病網膜症の予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Prediction Model of Type 2 Diabetic Retinopathy Based on Machine Learning

著者 (4件)： Feng Qinqi (北京中医薬大学第一臨床医学院,北京100007) ,  Peng Boya (北京中医薬大学管理学院,北京100029) ,  Li Yaru (北京中医薬大学管理学院,北京100029) ,  Zhai Xing (北京中医薬大学管理学院,北京100029;中国人民大学信息資源管理学院,北京100872)
資料名： Zhongguo Zhong Yiyao Xinxi Zazhi  (Zhongguo Zhong Yiyao Xinxi Zazhi)
巻： 28  号： 6  ページ： 22-28  発行年： 2021年 
JST資料番号： C3103A  ISSN： 1005-5304  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】2型糖尿病合併糖尿病網膜症(DM)のリスク予測のために,リフティングディシジョンツリー,意思決定森林,ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシン(SVM)などの9つの一般的機械学習モデルを構築することによって,モデル評価を実施する。方法:国家の人口健康科学データセンター(臨床医学)の糖尿病データセットデータを用い、SPSS20.0ソフトを用いて統計分析を行い、カイ二乗検定とt検定により糖尿病網膜病変に関連する因子の予測モデルを選別した。データ前処理後,AzureMachineLearningStudioを用いて9種類の二分類モデルを構築し,十折交差検証方式を用いてアルゴリズムの有効性をテストし,精度,再現率,F1スコア,およびF1スコアをテストした。AUC値を指標とし、モデルを評価した。結果:カイ二乗検定とt検定により糖尿病網膜病変の影響因子を得て、年齢、血清クレアチニンなどの32項目の計量資料指標の既存番号、指標名と結果フィールドの予測モデルを選別した。指標評価の結果は,リフティングディシジョンツリーモデルが明らかに優位であることを示した。結論:リフティングディシジョンツリーモデルは9種類の予測モデルにおいて明らかな優位性があり、2型糖尿病網膜症のハイリスク人群のスクリーニングと介入研究に一定の助けとなる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *網膜 ,  意思決定 ,  χ2乗検定 ,  学習モデル ,  ニューラルネットワーク ,  *糖尿病 ,  ディシジョンツリー ,  *網膜症 ,  *糖尿病性網膜症 ,  *2型糖尿病 ,  *機械学習 ,  *予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： t検定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  眼の基礎医学  (GP01020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  2型糖尿病 ,  網膜症 ,  予測モデル ,  研究