Bakgrund: Vi presenterar en potentiellt användbar alternativ metod baserad på stöd vektor maskin (SVM) tekniker för att klassificera personer med och utan vanliga sjukdomar. Vi illustrerar metoden för att upptäcka personer med diabetes och pre-diabetes i ett tvärsnitt representativt urval av den amerikanska befolkningen. Metoder: Vi använde data från 1999-2004 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) för att utveckla och validera SVM-modeller för två klassificeringssystem: klassificeringsschema I (diagnostiserad eller odiagnostiserad diabetes jämfört med prediabetes eller ingen diabetes) och klassificeringsschema II (odiagnostiserad diabetes eller prediabetes jämfört med ingen diabetes). SVM-modellerna användes för att välja uppsättningar variabler som skulle ge den bästa klassificeringen av individer i dessa diabeteskategorier. Resultat: För klassificeringsschema I omfattade uppsättningen diabetesrelaterade variabler med den bästa klassificeringsprestandan familjhistoria, ålder, ras och etnicitet, vikt, längd, midjeomkrets, kroppsmasseindex (BMI) och hypertoni. För klassificeringssystem II inkluderades ytterligare två variabler – kön och fysisk aktivitet. De diskriminativa egenskaperna hos SVM-modellerna för klassificeringssystem I och II, beroende på arean under kurvan för mottagarens funktionsegenskaper (ROC), var 83,5% respektive 73,2%. Den webbaserade verktygs-Diabetes Classifier utvecklades för att demonstrera en användarvänlig applikation som möjliggör individuell eller gruppbedömning med en konfigurerbar, användardefinierad tröskel. Slutsatser: Stöd för modellering av vektorer är en lovande klassificeringsmetod för att upptäcka personer med vanliga sjukdomar som diabetes och prediabetes i befolkningen. Detta tillvägagångssätt bör undersökas ytterligare vid andra komplexa sjukdomar med hjälp av gemensamma variabler.
Yu m.fl. REF använt stöd Vector Machine (SVM) baserad metod för att utveckla klassificeringsmodeller för personer med diagnostiserad eller odiagnostiserad diabetes.
Application of support vector machine modeling for prediction of common diseases: the case of diabetes and pre-diabetes
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}