論文の概要: A Comparative Study on Application of Class-Imbalance Learning for Severity Prediction of Adverse Events Following Immunization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09752v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 13:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 18:21:08.303656
• Title: A Comparative Study on Application of Class-Imbalance Learning for Severity Prediction of Adverse Events Following Immunization
• Title（参考訳）: クラス不均衡学習による予防接種後の有害事象の重症度予測に関する研究
• Authors: Ning Chen, Zhengke Sun, Tong Jia
• Abstract要約: 本研究では,予防接種後の有害事象のデータをもとに,その後の小児の退院を予測するための予測システムを提案する。 我々は、RUSBoostアルゴリズムの学習と改善のために、様々なクラス不均衡学習手法を使用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1971352423234425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In collaboration with the Liaoning CDC, China, we propose a prediction system to predict the subsequent hospitalization of children with adverse reactions based on data on adverse events following immunization. We extracted multiple features from the data, and selected "hospitalization or not" as the target for classification. Since the data are imbalanced, we used various class-imbalance learning methods for training and improved the RUSBoost algorithm. Experimental results show that the improved RUSBoost has the highest Area Under the ROC Curve on the target among these algorithms. Additionally, we compared these class-imbalance learning methods with some common machine learning algorithms. We combined the improved RUSBoost with dynamic web resource development techniques to build an evaluation system with information entry and vaccination response prediction capabilities for relevant medical practitioners.
• Abstract（参考訳）: 中国cdcと共同で, 免疫接種後の有害事象に関するデータに基づいて, その後の副作用のある小児の入院を予測できる予測システムを提案する。 データから複数の特徴を抽出し,分類対象として「ホスピタリゼーションの有無」を選択した。 データを不均衡にするため、RUSBoostアルゴリズムのトレーニングと改良に様々なクラス不均衡学習手法を用いた。 実験の結果,改良されたRUSBoostは,これらのアルゴリズムのうち,ROC曲線が最も高い領域を有することがわかった。 さらに,これらのクラス不均衡学習手法を一般的な機械学習アルゴリズムと比較した。 改善されたRUSBoostと動的Webリソース開発技術を組み合わせて,関連する医療従事者を対象とした情報入力と接種反応予測機能を備えた評価システムを構築した。

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