Mål: För att upptäcka olika genotyp-fenotyp föreningar anslutna till typ 2 Diabetes Mellitus (T2DM) via genom-wide association study (GWAS) och fenom-wide association study (PheWAS), fler fall (T2DM-personer) och kontroller (personer utan T2DM) måste identifieras (t.ex. via Electronic Health Records (EHR)). Befintliga expertbaserade identifieringsalgoritmer lider dock ofta i en låg recallfrekvens och kan missa ett stort antal värdefulla prover under konservativa filtreringsstandarder. Målet med detta arbete är att utveckla ett halvautomatiskt ramverk baserat på maskininlärning som en pilotstudie för att avreglera filtreringskriterier för att förbättra återvinningsfrekvensen med en låg falsk positiv hastighet. Vi föreslår ett datainformerat ramverk för att identifiera försökspersoner med och utan T2DM från EHR via funktionsteknik och maskininlärning. Vi utvärderar och jämför identifieringsprestandan hos allmänt använda maskininlärningsmodeller inom vårt ramverk, inklusive k-Nearest-Neighbors, Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine och Logistik Regression. Vårt ramverk genomfördes på 300 patientprover (161 fall, 60 kontroller och 79 obekräftade försökspersoner), slumpmässigt utvalda från 23 281 diabetesrelaterade kohort som hämtats från ett regionalt distribuerat EHR arkiv som sträcker sig från 2012 till 2014. Vi tillämpar högpresterande maskininlärningsalgoritmer på de konstruerade funktionerna. Vi jämför och kontrasterar noggrannhet, precision, AUC, känslighet och specificitet av klassificeringsmodeller mot den senaste expertalgoritmen för identifiering av T2DM-ämnen. Våra resultat indikerar att ramverket uppnådde höga identifieringsprestanda (~0.98 i genomsnittlig AUC), som är mycket högre än den senaste algoritmen (0.71 i AUC). Diskussion: Expertalgoritmbaserad identifiering av T2DM-personer från EHR hindras ofta av den höga andelen saknade patienter på grund av deras konservativa urvalskriterier. Vårt ramverk utnyttjar maskininlärning och funktionsteknik för att lätta på sådana urvalskriterier för att uppnå en hög identifieringsfrekvens av fall och kontroller. Slutsatser: Vårt föreslagna ramverk visar en mer exakt och effektiv metod för att identifiera ämnen med och utan T2DM från EHR.
Zheng m.fl. REF föreslår en datainformerad ram för att identifiera försökspersoner med och utan typ 2-diabetes Mellitus från EHR via funktionsteknik och maskininlärning.
A Machine Learning-based Framework to Identify Type 2 Diabetes through Electronic Health Records
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science']}