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J-GLOBAL ID：202102280255521361   整理番号：21A0777750

2型糖尿病を有する個人の乳癌予測における種々の人工知能モデルの性能【JST・京大機械翻訳】

The Performance of Different Artificial Intelligence Models in Predicting Breast Cancer among Individuals Having Type 2 Diabetes Mellitus

著者 (10件)： Hsieh Meng-Hsuen (Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, USA) ,  Sun Li-Min (Department of Radiation Oncology, Zuoying Branch of Kaohsiung Armed Forces General Hospital, Kaohsiung 813, Taiwan) ,  Sun Li-Min (Institute of Medical Science and Technology, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung 804, Taiwan) ,  Lin Cheng-Li (Management Office for Health Data, China Medical University Hospital, Taichung 404, Taiwan) ,  Lin Cheng-Li (College of Medicine, China Medical University, Taichung 404, Taiwan) ,  Hsieh Meng-Ju (Department of Medicine, Poznan University of Medical Sciences, 60965 Poznan, Poland) ,  Hsu Chung Y. (Graduate Institute of Biomedical Sciences, China Medical University, Taichung 404, Taiwan) ,  Kao Chia-Hung (Graduate Institute of Biomedical Sciences, China Medical University, Taichung 404, Taiwan) ,  Kao Chia-Hung (Department of Nuclear Medicine and PET Center, China Medical University Hospital, Taichung 404, Taiwan) ,  Kao Chia-Hung (Department of Bioinformatics and Medical Engineering, Asia University, Taichung 404, Taiwan)
資料名： Cancers (Web)  (Cancers (Web))
巻： 11  号： 11  ページ： 1751  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7153A  ISSN： 2072-6694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:早期報告は,2型糖尿病(T2DM)の個人が,T2DMのない患者より,乳房悪性腫瘍のより大きな発生率を有する可能性があることを示す。本研究の目的は,異なる特性のT2DM患者における乳癌のリスクを予測するための3つの異なるモデルの有効性を調査することであった。研究デザインと方法論:2000年から2012年まで,台湾の国民健康保険研究データベースで,636,111の新しく診断された女性T2DM患者のデータが得られた。それらのデータを適用することにより,T2DM患者における乳癌のリスク予測モデルを作成した。乳癌の潜在的予測因子に関するデータも収集し,それらの効果の調整を解析において行うことができた。合成少数サンプリング技術(SMOTE)を用いて,小集団サンプルのデータを増加させた。各データを訓練と試験セットに約39:1の比率に基づいてランダムに割り当てた。ロジスティック回帰(LR),人工神経ネットワーク(ANN)およびランダムフォレスト(RF)モデルを,受信者動作特性曲線(AUC)の下で,想起,精度,F1スコアおよび面積を用いて決定した。結果:LR(0.834),ANN(0.865)およびRF(0.959)モデルのAUCを見出した。3つのモデルの間の最大のAUCは,RFモデルで見られた。結論:LR,ANNおよびRFモデルは,全てT2DMによる台湾における乳癌のリスクを予測する高い精度を示したが,RFモデルは最良であった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  ネットワーク ,  台湾 ,  *人工知能 ,  乳房 ,  *乳房腫瘍 ,  *2型糖尿病 ,  予測モデル
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  悪性腫瘍 ,  ロジスティック回帰分析 ,  国民健康保険 ,  ランダムフォレスト ,  予測因子 ,  乳癌のリスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： II型糖尿病 ,  乳癌 ,  人工ニューラルネットワーク ,  ロジスティック回帰 ,  ランダムフォレスト

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

引用文献 (48件)：

• Global Report on Diabetes: World Health Organization. Available online: http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/204871/9789241565257_eng.pdf?sequence=1 (accessed on 20 November 2018).
• Kakkar, R. Rising burden of diabetes-public health challenges and way out. Nepal J. Epidemiol. 2016, 6, 557-559.
• Jiang, Y.D.; Chang, C.H.; Tai, T.Y.; Chen, J.F.; Chuang, L.M. Incidence and prevalence rates of diabetes mellitus in Taiwan: Analysis of the 2000-2009 nationwide health insurance database. J. Formos. Med. Assoc. 2012, 111, 599-604.
• Ballotari, P.; Vicentini, M.; Manicardi, V.; Gallo, M.; Ranieri, S.C.; Greci, M.; Rossi, P.G. Diabetes and risk of cancer incidence: Results from a population-based cohort study in northern Italy. BMC Cancer 2017, 17, 703.
• Tsilidis, K.K.; Kasimis, J.C.; Lopez, D.S.; Ntzani, E.E.; Ioannidis, J.P. Type 2 diabetes and cancer: Umbrella review of meta-analyses of observational studies. BMJ 2015, 350, g7607.

タイトルに関連する用語 (6件)： 2型糖尿病 ,  個人 ,  乳癌 ,  予測 ,  人工知能 ,  モデル