Vi presenterar en ny strategi för befolkningens hälsa, där datadrivna prediktiva modeller lärs in för resultat som typ 2-diabetes. Vår strategi möjliggör riskbedömning från lättillgängliga elektroniska skadeuppgifter om stora populationer, utan ytterligare screeningkostnader. Föreslagen modell avslöjar tidiga och sena riskfaktorer. Med hjälp av administrativa påståenden, apoteksjournaler, sjukvårdsanvändning och laboratorieresultat på 4,1 miljoner individer mellan 2005 och 2009 härleddes en första uppsättning på 42 000 variabler som tillsammans beskriver varje individs fullständiga hälsostatus och historia. Maskininlärning användes sedan för att metodiskt förbättra prediktiva variabla uppsättningar och passformsmodeller som förutspår uppkomsten av typ 2-diabetes under 2009-2011, 2010-2012 och 2011-2013. Vi jämförde den förbättrade modellen med en parsimonisk modell bestående av kända diabetesriskfaktorer i en verklig miljö, där saknade värden är vanliga och vanliga. Dessutom analyserade vi nya och kända riskfaktorer som uppstod ur modellen vid olika åldersgrupper i olika skeden före starten. Parsimonisk modell med 21 klassiska riskfaktorer för diabetes resulterade i en yta under ROC-kurvan (AUC) på 0,75 för diabetesförutsägelse inom ett 2-årigt fönster efter baslinjen. Den förbättrade modellen ökade AUC till 0, 80, med cirka 900 variabler valda som prediktiva (p < 0, 0001 för skillnader mellan AUC). Liknande förbättringar observerades för modeller som förutspår diabetesdebut 1-3 år och 2-4 år efter utgångsvärdet. Den förbättrade modellen förbättrade det positiva prediktiva värdet med minst 50 % och identifierade nya surrogatriskfaktorer för typ 2-diabetes, såsom kronisk leversjukdom (odds ratio [OR] 3,71), högt alaninaminotransferas (OR 2,26), esofagus reflux (OR 1,85) och anamnes på akut bronkit (OR 1,45). Leverriskfaktorer uppstår senare i processen för diabetesutveckling jämfört med fetma-relaterade faktorer såsom hypertoni och högt hemoglobin A1c. Sammanfattningsvis är riskprognoser på populationsnivå för typ 2-diabetes med hjälp av lättillgängliga administrativa data genomförbara och har bättre prediktionsprestanda än algoritmer för klassisk diabetesriskprediktion på mycket stora populationer med saknade data. Den nya modellen gör det möjligt att snabbt och exakt fördela insatser på nationell nivå och återvinner potentiellt nya riskfaktorer i olika skeden före sjukdomens uppkomst.
Nyligen visade REF att användning av en L1-regulariserad logistisk regressionsmodell (L1LR) med cirka 900 variabler från uppgifter från sjukförsäkringskrav resulterade i en area under ROC-kurvan (AUC) på 0,80 jämfört med en AUC på 0,75 vid användning av konventionella riskfaktorer för diabetes.
Population-Level Prediction of Type 2 Diabetes From Claims Data and Analysis of Risk Factors
{'venue': 'Big data', 'journal': 'Big data', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}