論文の概要: Binary Gaussian Copula Synthesis: A Novel Data Augmentation Technique to Advance ML-based Clinical Decision Support Systems for Early Prediction of Dialysis Among CKD Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00965v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 20:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 15:48:05.687863
• Title: Binary Gaussian Copula Synthesis: A Novel Data Augmentation Technique to Advance ML-based Clinical Decision Support Systems for Early Prediction of Dialysis Among CKD Patients
• Title（参考訳）: 二元ガウスコプラ合成法 : CKD患者の早期透析予測のためのMLに基づく臨床診断支援システムのための新しいデータ拡張法
• Authors: Hamed Khosravi, Srinjoy Das, Abdullah Al-Mamun, Imtiaz Ahmed
• Abstract要約: アメリカ疾病管理センターは、米国成人3700万人以上が慢性腎臓病(CKD)を患っていると推定している。 このうち10人のうち9人は、早期に症状がないことから、自分の状態に気付いていない。 透析の早期予測は、患者の結果を大幅に改善できるため、重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.80104397397529
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Center for Disease Control estimates that over 37 million US adults suffer from chronic kidney disease (CKD), yet 9 out of 10 of these individuals are unaware of their condition due to the absence of symptoms in the early stages. It has a significant impact on patients' quality of life, particularly when it progresses to the need for dialysis. Early prediction of dialysis is crucial as it can significantly improve patient outcomes and assist healthcare providers in making timely and informed decisions. However, developing an effective machine learning (ML)-based Clinical Decision Support System (CDSS) for early dialysis prediction poses a key challenge due to the imbalanced nature of data. To address this challenge, this study evaluates various data augmentation techniques to understand their effectiveness on real-world datasets. We propose a new approach named Binary Gaussian Copula Synthesis (BGCS). BGCS is tailored for binary medical datasets and excels in generating synthetic minority data that mirrors the distribution of the original data. BGCS enhances early dialysis prediction by outperforming traditional methods in detecting dialysis patients. For the best ML model, Random Forest, BCGS achieved a 72% improvement, surpassing the state-of-the-art augmentation approaches. Also, we present a ML-based CDSS, designed to aid clinicians in making informed decisions. CDSS, which utilizes decision tree models, is developed to improve patient outcomes, identify critical variables, and thereby enable clinicians to make proactive decisions, and strategize treatment plans effectively for CKD patients who are more likely to require dialysis in the near future. Through comprehensive feature analysis and meticulous data preparation, we ensure that the CDSS's dialysis predictions are not only accurate but also actionable, providing a valuable tool in the management and treatment of CKD.
• Abstract（参考訳）: 疾病管理センターは、米国の成人3700万人以上が慢性腎臓病(CKD)に罹患していると推定している。 特に透析の必要性が増すと、患者の生活の質に大きな影響を及ぼす。 透析の早期予測は、患者の成果を大幅に改善し、医療提供者の時間的および情報的意思決定を支援するため、重要である。 しかし、早期透析予測のための効果的な機械学習(ML)ベースの臨床決定支援システム(CDSS)の開発は、データの不均衡性のために重要な課題となっている。 この課題に対処するため,本研究では,実世界のデータセット上での有効性を理解するために,様々なデータ拡張手法を評価する。 本稿では,BGCS (Binary Gaussian Copula Synthesis) という新しい手法を提案する。 BGCSはバイナリ医療データセット用に調整されており、元のデータの分布を反映した合成マイノリティデータの生成に優れています。 bgcsは、従来の透析患者検出法を上回ることで、早期透析予測を促進する。 最高のMLモデルであるRandom Forestでは、BCGSは72%の改善を達成し、最先端のAugmentationアプローチを上回った。 また,臨床医の意思決定支援を目的としたMLベースのCDSSを提案する。 決定木モデルを用いたCDSSは、患者の結果を改善し、重要な変数を特定し、臨床医が積極的に意思決定できるようにし、近い将来透析を必要とする可能性の高いCKD患者に対して効果的に治療計画を策定する。 包括的特徴分析と綿密なデータ準備を通じて,CDSSの透析予測が正確であるだけでなく,有効であることを確認し,CKDの管理と治療に有用なツールを提供する。

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