論文の概要: Machine Learning Methods for Identifying Atrial Fibrillation Cases and Their Predictors in Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy: The HCM-AF-Risk Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09207v1
• Date: Sun, 19 Sep 2021 20:00:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:19:50.561795
• Title: Machine Learning Methods for Identifying Atrial Fibrillation Cases and Their Predictors in Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy: The HCM-AF-Risk Model
• Title（参考訳）: HCM-AF-Riskモデルによる肥大型心筋症患者の心房細動と予測因子の同定
• Authors: Moumita Bhattacharya, Dai-Yin Lu, Ioannis Ventoulis, Gabriela V. Greenland, Hulya Yalcin, Yufan Guan, Joseph E. Marine, Jeffrey E. Olgin, Stefan L. Zimmerman, Theodore P. Abraham, M. Roselle Abraham, Hagit Shatkay
• Abstract要約: 肥大型心筋症 (HCM) は心房細動の頻度が高く, 脳卒中リスクが高い。 我々は、データ駆動型機械学習に基づく手法を開発し応用し、AFの事例を識別する。 我々のモデルは,HCM における AF 症例の同定のための,最初の機械学習に基づく手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3904666078483698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) patients have a high incidence of atrial fibrillation (AF) and increased stroke risk, even with low risk of congestive heart failure, hypertension, age, diabetes, previous stroke/transient ischemic attack scores. Hence, there is a need to understand the pathophysiology of AF and stroke in HCM. In this retrospective study, we develop and apply a data-driven, machine learning based method to identify AF cases, and clinical and imaging features associated with AF, using electronic health record data. HCM patients with documented paroxysmal/persistent/permanent AF (n = 191) were considered AF cases, and the remaining patients in sinus rhythm (n = 640) were tagged as No-AF. We evaluated 93 clinical variables and the most informative variables useful for distinguishing AF from No-AF cases were selected based on the 2-sample t test and the information gain criterion. We identified 18 highly informative variables that are positively (n = 11) and negatively (n = 7) correlated with AF in HCM. Next, patient records were represented via these 18 variables. Data imbalance resulting from the relatively low number of AF cases was addressed via a combination of oversampling and under-sampling strategies. We trained and tested multiple classifiers under this sampling approach, showing effective classification. Specifically, an ensemble of logistic regression and naive Bayes classifiers, trained based on the 18 variables and corrected for data imbalance, proved most effective for separating AF from No-AF cases (sensitivity = 0.74, specificity = 0.70, C-index = 0.80). Our model is the first machine learning based method for identification of AF cases in HCM. This model demonstrates good performance, addresses data imbalance, and suggests that AF is associated with a more severe cardiac HCM phenotype.
• Abstract（参考訳）: 肥大型心筋症 (hcm) 患者は心房細動 (af) の頻度が高く、心不全、高血圧、加齢、糖尿病、前回の脳卒中/移行性虚血発作スコアのリスクが低いにもかかわらず、脳卒中リスクが高くなる。 したがって、HCMにおけるAFと脳卒中の病態を理解する必要がある。 本研究では,AF患者を識別するためのデータ駆動型機械学習手法を開発し,その臨床像と臨床像の特徴を電子健康記録データを用いて検討した。 発作性持続性AF (n = 191) のHCM患者をAFとみなし, 副鼻腔リズム (n = 640) の残りの患者をAFとしてタグ付けした。 NAF患者とAF患者を区別するのに有用な93の臨床的変数と最も有用な変数を2サンプルtと情報取得基準に基づいて選択した。 正に (n = 11) , 負に (n = 7) が AF と相関する18個の高情報変数を同定した。 次に患者記録を18変数で表現した。 比較的少ないAF症例から得られたデータ不均衡は、オーバーサンプリングとアンダーサンプリング戦略の組み合わせによって対処された。 このサンプリング手法で複数の分類器を訓練しテストし,効果的な分類を示した。 具体的には、18の変数に基づいて訓練され、データ不均衡のために修正されたロジスティック回帰とナイーブベイズ分類器のアンサンブルは、No-AFのケース(感度 = 0.74, 特異性 = 0.70, C-index = 0.80)からAFを分離するのに最も有効であることが証明された。 我々のモデルは,HCM における AF 症例の同定のための最初の機械学習に基づく手法である。 このモデルは優れた性能を示し、データ不均衡に対処し、AFがより重症なHCM表現型と関連していることを示唆している。

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