Personliga prediktiva modeller är anpassade för en enskild patient och tränas med hjälp av information från liknande patienter. Jämfört med globala modeller som utbildats på alla patienter har de potential att producera mer exakta riskpoäng och fånga in mer relevanta riskfaktorer för enskilda patienter. Detta dokument presenterar ett tillvägagångssätt för att bygga personliga prediktiva modeller och generera personliga riskfaktorer profiler. En lokalt övervakad metrisk inlärning (LSML) likhetsmått tränas för diabetesdebut och används för att hitta kliniskt liknande patienter. Personliga riskprofiler skapas genom att analysera parametrarna för de utbildade logistiska regressionsmodellerna. En 15 000 patientdatauppsättning, som härrör från elektroniska patientjournaler, används för att utvärdera metoden. De prediktiva resultaten visar att de personliga modellerna kan överträffa den globala modellen. Klusteranalys av riskprofilerna visar grupper av patienter med liknande riskfaktorer, skillnader i de främsta riskfaktorerna för olika patientgrupper och skillnader mellan individuella och globala riskfaktorer.
I REF och, personliga riskfaktorer beräknas för en ny patient genom att bygga en datauppsättning av K "liknande patienter" i träningsdata, och träna en prediktiv modell för den patienten.
Personalized Predictive Modeling and Risk Factor Identification using Patient Similarity