Motivering: Kliniska data, såsom patienthistorik, laboratorieanalys, ultraljudsparametrar-som är grunden för den dagliga kliniska beslutsstöd-är ofta underutnyttjas för att vägleda den kliniska behandlingen av cancer i närvaro av mikroarray data. Vi föreslår en strategi baserad på Bayesian nätverk för att behandla kliniska och microarray data på lika villkor. Den främsta fördelen med denna probabilistiska modell är att den gör det möjligt att integrera dessa datakällor på flera sätt och att den gör det möjligt att undersöka och förstå modellens struktur och parametrar. Vidare med hjälp av konceptet Markov Filt kan vi identifiera alla variabler som avskärmar klassvariabeln från påverkan av det återstående nätverket. Bayesianska nätverk utför därför automatiskt funktionsval genom att identifiera (i)beroendeförhållanden med klassvariabeln. Resultat: Vi utvärderade tre metoder för att integrera kliniska och mikroarray data: beslutsintegrering, partiell integration och fullständig integration och använde dem för att klassificera offentligt tillgängliga data om bröstcancerpatienter i en dålig och god prognosgrupp. Den partiella integrationsmetoden är mest lovande och har en oberoende testmängdsarea under ROC-kurvan på 0,845. Efter att ha valt en driftspunkt är klassificeringsprestandan bättre än ofta använda index.
Gevaert m.fl. REF föreslog en klassificering baserad på Bayesian nätverk för att behandla kliniska data och microarray data lika.
Predicting the prognosis of breast cancer by integrating clinical and microarray data with Bayesian networks
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}