論文の概要: Predicting Fetal Birthweight from High Dimensional Data using Advanced Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14270v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 05:17:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:22.057587
• Title: Predicting Fetal Birthweight from High Dimensional Data using Advanced Machine Learning
• Title（参考訳）: 高度な機械学習を用いた高次元データからの胎児出生体重の予測
• Authors: Nachiket Kapure, Harsh Joshi, Rajeshwari Mistri, Parul Kumari, Manasi Mali, Seema Purohit, Neha Sharma, Mrityunjoy Panday, Chittaranjan S. Yajnik,
• Abstract要約: 出生体重は新生児の健康の基本的な指標であり、医療介入や長期の発達リスクと密接に関連している。 伝統的な予測モデルは、しばしば限られた特徴選択と不完全なデータセットによって制約され、複雑な母体と胎児の相互作用を見渡すのに苦労する。 本研究は,先進的な計算戦略を統合した構造化手法を用いて,これらの制約に対処するための機械学習について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.489994236178479
• License:
• Abstract: Birth weight serves as a fundamental indicator of neonatal health, closely linked to both early medical interventions and long-term developmental risks. Traditional predictive models, often constrained by limited feature selection and incomplete datasets, struggle to achieve overlooking complex maternal and fetal interactions in diverse clinical settings. This research explores machine learning to address these limitations, utilizing a structured methodology that integrates advanced imputation strategies, supervised feature selection techniques, and predictive modeling. Given the constraints of the dataset, the research strengthens the role of data preprocessing in improving the model performance. Among the various methodologies explored, tree-based feature selection methods demonstrated superior capability in identifying the most relevant predictors, while ensemble-based regression models proved highly effective in capturing non-linear relationships and complex maternal-fetal interactions within the data. Beyond model performance, the study highlights the clinical significance of key physiological determinants, offering insights into maternal and fetal health factors that influence birth weight, offering insights that extend over statistical modeling. By bridging computational intelligence with perinatal research, this work underscores the transformative role of machine learning in enhancing predictive accuracy, refining risk assessment and informing data-driven decision-making in maternal and neonatal care. Keywords: Birth weight prediction, maternal-fetal health, MICE, BART, Gradient Boosting, neonatal outcomes, Clinipredictive.
• Abstract（参考訳）: 出生体重は新生児の健康の基本的な指標であり、初期の医療介入と長期の発達リスクに密接に関連している。 伝統的な予測モデルは、しばしば限られた特徴選択と不完全なデータセットによって制約され、様々な臨床環境で複雑な母体と胎児の相互作用を見渡すのに苦労する。 本研究では,これらの制約に対処するための機械学習を探求し,高度な計算戦略を統合した構造化手法,教師付き特徴選択技術,予測モデリングを活用する。 データセットの制約を考慮すると、モデル性能を改善する上でのデータ前処理の役割が強化される。 検討した様々な手法の中で,木に基づく特徴選択法は最も関係のある予測因子の同定に優れた能力を示し,アンサンブルに基づく回帰モデルはデータ内の非線形関係や複雑な母子間相互作用を捉えるのに極めて有効であった。 モデル性能以外にも、この研究は重要な生理的決定因子の臨床的意義を強調し、出生体重に影響を与える母体および胎児の健康要因に関する洞察を提供し、統計モデルを超えて広がる洞察を提供する。 この研究は、周産期研究とコンピュータインテリジェンスをブリッジすることによって、予測精度の向上、リスク評価の精細化、母体と新生児のケアにおけるデータ駆動意思決定のインフォームにおける機械学習の変革的役割を浮き彫りにしている。 キーワード:出生体重予測、母性胎児の健康、MICE、BART、グラディエントブースティング、新生児の予後、Clinipredictive。

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