論文の概要: A Staged Approach using Machine Learning and Uncertainty Quantification to Predict the Risk of Hip Fracture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20071v1
- Date: Thu, 30 May 2024 14:01:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 14:08:52.139138
- Title: A Staged Approach using Machine Learning and Uncertainty Quantification to Predict the Risk of Hip Fracture
- Title(参考訳): 機械学習と不確かさ定量化による股関節骨折のリスク予測
- Authors: Anjum Shaik, Kristoffer Larsen, Nancy E. Lane, Chen Zhao, Kuan-Jui Su, Joyce H. Keyak, Qing Tian, Qiuying Sha, Hui Shen, Hong-Wen Deng, Weihua Zhou,
- Abstract要約: 本研究は, 高齢者および中高年者における股関節骨折リスクの予測に焦点をあてる。
本稿では,高度な画像と臨床データを組み合わせて予測性能を向上させる新しいステージドモデルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.28435301162289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite advancements in medical care, hip fractures impose a significant burden on individuals and healthcare systems. This paper focuses on the prediction of hip fracture risk in older and middle-aged adults, where falls and compromised bone quality are predominant factors. We propose a novel staged model that combines advanced imaging and clinical data to improve predictive performance. By using CNNs to extract features from hip DXA images, along with clinical variables, shape measurements, and texture features, our method provides a comprehensive framework for assessing fracture risk. A staged machine learning-based model was developed using two ensemble models: Ensemble 1 (clinical variables only) and Ensemble 2 (clinical variables and DXA imaging features). This staged approach used uncertainty quantification from Ensemble 1 to decide if DXA features are necessary for further prediction. Ensemble 2 exhibited the highest performance, achieving an AUC of 0.9541, an accuracy of 0.9195, a sensitivity of 0.8078, and a specificity of 0.9427. The staged model also performed well, with an AUC of 0.8486, an accuracy of 0.8611, a sensitivity of 0.5578, and a specificity of 0.9249, outperforming Ensemble 1, which had an AUC of 0.5549, an accuracy of 0.7239, a sensitivity of 0.1956, and a specificity of 0.8343. Furthermore, the staged model suggested that 54.49% of patients did not require DXA scanning. It effectively balanced accuracy and specificity, offering a robust solution when DXA data acquisition is not always feasible. Statistical tests confirmed significant differences between the models, highlighting the advantages of the advanced modeling strategies. Our staged approach could identify individuals at risk with a high accuracy but reduce the unnecessary DXA scanning. It has great promise to guide interventions to prevent hip fractures with reduced cost and radiation.
- Abstract(参考訳): 医療の進歩にもかかわらず、股関節骨折は個人や医療システムに重大な負担を課している。
本研究は, 転倒・骨質の低下が主な要因である高齢者および中高年者における股関節骨折リスクの予測に焦点をあてる。
本稿では,高度な画像と臨床データを組み合わせて予測性能を向上させる新しいステージドモデルを提案する。
CNNを用いて股関節DXA画像の特徴と臨床変数,形状計測,テクスチャ特徴を抽出することにより,骨折のリスクを評価するための総合的な枠組みを提供する。
2つのアンサンブルモデル: Ensemble 1 (クリニカル変数のみ) と Ensemble 2 (クリニカル変数とDXAイメージング機能) である。
この段階的なアプローチは、さらなる予測にDXAの特徴が必要であるかどうかを決定するために、Ensemble 1からの不確実性定量化を使用した。
アンサンブル2は最高性能を示し、AUCは0.9541、精度は0.9195、感度は0.8078、特異度は0.9427であった。
また、AUC 0.8486、精度 0.8611、感度 0.5578、特異性 0.9249、AUC 0.5549、精度 0.7239、感度 0.1956、特異性 0.8343 も良好に動作した。
さらに、ステージドモデルでは、54.49%の患者がDXAスキャンを必要としていないことが示唆された。
DXAデータ取得が常に可能とは限らない場合に、堅牢なソリューションを提供する。
統計的テストにより、モデル間で大きな違いが確認され、高度なモデリング戦略の利点が強調された。
我々の段階的なアプローチは、高い精度で個人を特定できるが、不要なDXAスキャンを減らすことができる。
費用と放射線を減らして股関節骨折を予防するための介入を導くことは、非常に有望である。
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