Bakgrund/Aim. Respektivt med prevalensen av kronisk hepatit C i världen, med icke-invasiva metoder som en alternativ metod för att iscensätta kroniska leversjukdomar för att undvika nackdelarna av biopsi ökar signifikant. Syftet med denna studie är att kombinera serumbiomarkörer och klinisk information för att utveckla en klassificeringsmodell som kan förutsäga avancerad leverfibros. Metoder. 39 567 patienter med kronisk hepatit C inkluderades och delades slumpmässigt i två separata uppsättningar. Leverfibros utvärderades via METAVIR-poäng; patienterna kategoriserades som milda till måttliga (F0-F2) eller avancerade (F3-F4) fibrosstadier. Två modeller utvecklades med hjälp av algoritm för alternerande beslutsträd. Modell 1 använder sex parametrar, medan modell 2 använder fyra, som liknar FIB-4 funktioner utom alfa-fetoprotein i stället för alaninaminotransferas. Känslighets- och mottagarkarakteristikkurvan utfördes för att utvärdera de föreslagna modellernas prestanda. Resultat. Den bästa modellen uppnådde 86,2 % negativt prediktivt värde och 0,78 ROC med 84,8 % noggrannhet vilket är bättre än FIB-4. Slutsatser. Risken för avancerad leverfibros, på grund av kronisk hepatit C, kan förutsägas med hög noggrannhet med hjälp av beslut träd inlärningsalgoritm som kan användas för att minska behovet av att bedöma leverbiopsin.
Hashem, etc. använde beslut träd lärande algoritm för att ge en korrekt förutsägelse av avancerad leverfibros i CHC REF.
Accurate Prediction of Advanced Liver Fibrosis Using the Decision Tree Learning Algorithm in Chronic Hepatitis C Egyptian Patients
{'venue': 'Gastroenterology research and practice', 'journal': 'Gastroenterology research and practice', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}