Mål: Knee artros (OA) är bland de högre bidragsgivarna till globala funktionshinder. Trots dess höga prevalens finns det för närvarande inget botemedel mot denna sjukdom. Dessutom har de tillgängliga diagnostiska metoderna stora precisionsfel och låg känslighet. Därför finns det ett behov av nya biomarkörer för att korrekt identifiera tidig knä OA. Metod: Vi har skapat en analys pipeline baserad på maskininlärning för att identifiera små modeller (med få variabler) som förutsäga 30-månaders incidensen av knä OA (med hjälp av flera kliniska och strukturella OA resultatmått) hos överviktiga medelålders kvinnor utan knä OA vid baslinjen. Uppgifterna omfattade kliniska variabler, frågeformulär om mat och smärta, biokemiska markörer (BM) och bildbaserad information. Resultat: Alla modeller visade hög prestanda (AUC > 0,7) medan endast några få variabler användes. Vi identifierade både vikten av varje variabel inom modellerna samt dess riktning. Slutligen jämförde vi resultatet av två modeller med de senaste metoderna som finns i litteraturen. Slutsatser: Vi visade potentialen att tillämpa maskininlärning för att generera prediktiva modeller för knä OA-incidensen. I de föreslagna modellerna fann man särskilt viktig information baserad på data. Dessutom bekräftade vår analys relevansen av känd BM för knä OA. Sammantaget föreslår vi fem mycket prediktiva små modeller som kan antas för en tidig förutsägelse av knä OA.
Lazzarini m.fl. REF föreslog en analytisk pipeline baserad på maskininlärning för att förutsäga 30 månaders incidens av knä OA med hjälp av olika data, inklusive kliniska variabler, frågeformulär, biokemiska markörer och bilder.
A machine learning approach for the identification of new biomarkers for knee osteoarthritis development in overweight and obese women.
{'venue': 'Osteoarthritis and cartilage', 'journal': 'Osteoarthritis and cartilage', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}