Abstract-Multipel skleros (MS) är en kronisk autoimmun sjukdom som påverkar det centrala nervsystemet. Utvecklingen och svårighetsgraden av MS varierar beroende på individ, men det är i allmänhet en invalidiserande sjukdom. Även läkemedel har utvecklats för att bromsa sjukdomsprogression och hjälpa till att hantera symptom, MS forskning har ännu inte resultera i ett botemedel. Tidig diagnos och behandling av sjukdomen har visat sig vara effektiv för att bromsa utvecklingen av funktionshinder. Tidig MS-diagnos är dock svårt eftersom symtomen är intermittenta och delas med andra sjukdomar. Således har de flesta tidigare arbeten fokuserat på att avslöja de riskfaktorer som är förknippade med MS och förutsäga utvecklingen av sjukdomen efter en diagnos snarare än sjukdomsförutsägelse. I detta dokument undersöks användningen av data som finns i elektroniska journaler (EMR) för att skapa en modell för riskförutsägelser, vilket hjälper kliniker att utföra den svåra uppgiften att diagnostisera en MS-patient. Våra resultat visar att även om tidsrymden för patientdata är begränsad, kan man uppnå en rimlig klassificering med en area under mottagarens karakteristiska kurv på 0,724. Genom att begränsa våra funktioner till gemensamma EMR-komponenter generaliserar de utvecklade modellerna även till andra hälso- och sjukvårdssystem.
Den elektroniska journalen (EMR) REF är utvecklad för att förutsäga MS i ett tidigt skede för ytterligare analys.
Risk Prediction of a Multiple Sclerosis Diagnosis
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Healthcare Informatics', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Healthcare Informatics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}