Vi motiveras av frågan om att klassificera sjukdomar hos kroniskt sjuka patienter för att hjälpa läkare i deras dagliga arbete. Vårt mål är att tillhandahålla en prestandajämförelse av toppmoderna multi-märkta inlärningsalgoritmer för analys av multivariata sekventiella kliniska data från medicinska journaler för patienter som drabbats av kroniska sjukdomar. Faktum är att den multi-märkta inlärningsmetoden verkar vara en bra kandidat för att modellera överlappade medicinska tillstånd, specifika för kroniskt sjuka patienter. Med tillgång till en sådan jämförelsestudie bör utvärderingen av nya algoritmer förbättras. Enligt metoden väljer vi en sammanfattande statistisk metod för behandlingen av de sekventiella kliniska uppgifterna, så att de extraherade funktionerna upprätthåller en tolkningsbar länk till deras motsvarande journaler. Det offentligt tillgängliga datasetet MIMIC- II, som innehåller mer än 19 000 patienter med kroniska sjukdomar, används i denna studie. För jämförelsen valde vi följande multi-etikettalgoritmer: ML-kNN, AdaBoostMH, binär relevans, klassificeringskedjor, HOMER och RAKEL. När det gäller resultaten, binär relevans strategier, trots deras grundläggande design och deras oberoende antagande om kroniska sjukdomar, prestera optimalt i de flesta scenarier, särskilt för att upptäcka relevanta sjukdomar. Dessutom, binär relevans närmar sig skala upp till stora dataset och är lätta att lära. RAKEL-algoritmen, trots skalbarhetsproblemen när den ställs inför stora datamängder, presterar dock bra i det scenario som består av klassificeringen av etiketterna efter patientens dominerande sjukdom.
Zuffrey m.fl. REF tillhandahöll en prestandajämförelse mellan de senaste multimärkta klassificeringsalgoritmerna för tilldelning av kroniska sjukdomar till patientjournaler.
Performance comparison of multi-label learning algorithms on clinical data for chronic diseases
{'venue': 'Computers in biology and medicine', 'journal': 'Computers in biology and medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}