論文の概要: Application of Machine Learning Algorithms in Classifying Postoperative Success in Metabolic Bariatric Surgery: A Comprehensive Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20124v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 11:27:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-01 15:54:04.656406
• Title: Application of Machine Learning Algorithms in Classifying Postoperative Success in Metabolic Bariatric Surgery: A Comprehensive Study
• Title（参考訳）: 代謝性脳血管外科手術における術後成功の分類における機械学習アルゴリズムの応用 : 総合的研究
• Authors: José Alberto Benítez-Andrades, Camino Prada-García, Rubén García-Fernández, María D. Ballesteros-Pomar, María-Inmaculada González-Alonso, Antonio Serrano-García,
• Abstract要約: 本研究は, メタボリック・バリウム手術の文脈において, 患者を分類するための新しい機械学習手法を提案する。 GaussianNB、ComplementNB、KNN、Decision Tree、RandomOverSamplerのKNN、SMOTEのKNNなど、さまざまな機械学習モデルを73人のデータセットに適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32985979395737786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Objectives: Metabolic Bariatric Surgery (MBS) is a critical intervention for patients living with obesity and related health issues. Accurate classification and prediction of patient outcomes are vital for optimizing treatment strategies. This study presents a novel machine learning approach to classify patients in the context of metabolic bariatric surgery, providing insights into the efficacy of different models and variable types. Methods: Various machine learning models, including GaussianNB, ComplementNB, KNN, Decision Tree, KNN with RandomOverSampler, and KNN with SMOTE, were applied to a dataset of 73 patients. The dataset, comprising psychometric, socioeconomic, and analytical variables, was analyzed to determine the most efficient predictive model. The study also explored the impact of different variable groupings and oversampling techniques. Results: Experimental results indicate average accuracy values as high as 66.7% for the best model. Enhanced versions of KNN and Decision Tree, along with variations of KNN such as RandomOverSampler and SMOTE, yielded the best results. Conclusions: The study unveils a promising avenue for classifying patients in the realm of metabolic bariatric surgery. The results underscore the importance of selecting appropriate variables and employing diverse approaches to achieve optimal performance. The developed system holds potential as a tool to assist healthcare professionals in decision-making, thereby enhancing metabolic bariatric surgery outcomes. These findings lay the groundwork for future collaboration between hospitals and healthcare entities to improve patient care through the utilization of machine learning algorithms. Moreover, the findings suggest room for improvement, potentially achievable with a larger dataset and careful parameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 目的: 代謝性脳血管外科(MBS)は肥満と関連する健康問題を持つ患者に対する重要な介入である。 患者結果の正確な分類と予測は治療戦略の最適化に不可欠である。 本研究は, メタボリック・バリアント手術の文脈で患者を分類し, 異なるモデルと可変型の有効性について考察する。 方法: 73例のデータセットに対して, GaussianNB, ComplementNB, KNN, Decision Tree, RandomOverSamplerを用いたKNN, SMOTEを用いたKNNなどの機械学習モデルを適用した。 このデータセットは,心理学的,社会経済的,分析的変数から構成され,最も効率的な予測モデルを決定するために分析された。 この研究はまた、異なる可変グルーピングとオーバーサンプリング技術の影響についても検討した。 結果: 実験結果から, 最高のモデルでは平均精度が66.7%であった。 KNNとDecision Treeの強化されたバージョンは、RandomOverSamplerやSMOTEといったKNNのバリエーションとともに、最高の結果を得た。 結論: 本研究は, 代謝性肺外科領域で患者を分類するための, 有望な方法を明らかにする。 結果は、適切な変数を選択し、最適な性能を達成するために様々なアプローチを採用することの重要性を浮き彫りにした。 本システムは, 医療従事者の意思決定を支援するツールとしての可能性を持ち, メタボリックバリウム手術の結果の増大を図っている。 これらの知見は,機械学習アルゴリズムを活用した医療改善のための病院と医療機関の今後の連携の土台となった。 さらに、この結果から、より大きなデータセットと慎重なパラメータチューニングで達成可能な改善の余地が示唆されている。

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