Tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom (PD) är viktigt, vilket kan möjliggöra tidig insättande av terapeutiska åtgärder och förvaltningsstrategier. Metoder för tidig upptäckt är dock fortfarande ett ouppfyllt kliniskt behov av PD. I denna studie använder vi Patient Questionnaire (PQ) del från den allmänt använda Movement Disorder Society-Unid Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) för att utveckla förutsägelser modeller som kan klassificera tidiga PD från friska normala med hjälp av maskininlärning tekniker som blir populära inom biomedicin: logistisk regression, slumpmässiga skogar, boostade träd och stöd vektor maskin (SVM). Vi utförde både ämnesmässigt och rekordmässigt validering för att utvärdera maskininlärningstekniker. Vi observerar att dessa tekniker utför med hög noggrannhet och hög area under ROC-kurvan (båda >95%) för att klassificera tidig PD och frisk normal. Den logistiska modellen visade att den var statistiskt signifikant anpassad till de data som visade att den var användbar som prediktiv modell. Man drar slutsatsen att dessa förutsägelser modeller har potential att hjälpa kliniker i den diagnostiska processen genom att ansluta objekten i ett frågeformulär genom maskininlärning.
I REF fokuserar författarna på tidig upptäckt av Parkinsons sjukdom genom patientenkät och prediktiv modellering.
Early Detection of Parkinson's Disease through Patient Questionnaire and Predictive Modelling
{'venue': 'International journal of Medical Informatics, Vol 119, Pages 75-87, November 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}