根據(jù)比利時魯汶大學(xué)的 Edward De Brouwer 及其同事在開放獲取期刊PLOS Digital Health上發(fā)表的一項研究,機器學(xué)習(xí)模型可以可靠地告知臨床醫(yī)生多發(fā)性硬化癥的殘疾進(jìn)展情況。
多發(fā)性硬化癥 (MS) 是一種慢性進(jìn)行性自身免疫性疾病,隨著時間的推移,通過復(fù)雜的進(jìn)展、恢復(fù)和復(fù)發(fā)模式導(dǎo)致嚴(yán)重殘疾。過去十年,該病的全球患病率增長了 30% 以上。然而,很少有工具可以預(yù)測 MS 的進(jìn)展,以幫助臨床醫(yī)生和患者進(jìn)行生活規(guī)劃和治療決策。
在這項新研究中,De Brouwer 及其同事使用了 40 個國家/地區(qū)的 146 個 MS 中心接受治療的 15,240 名患有至少三年 MS 病史的成年人的數(shù)據(jù)。
每位患者兩年的病情進(jìn)展數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練最先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)模型,以預(yù)測未來幾個月和幾年病情進(jìn)展的概率。這些模型使用嚴(yán)格的臨床指南進(jìn)行訓(xùn)練和驗證,提高了模型在臨床實踐中的適用性。
雖然各個模型在不同患者亞群中的表現(xiàn)各不相同,但這些模型的平均 ROC 曲線下面積 (ROC-AUC) 為 0.71 ± 0.01。研究發(fā)現(xiàn),殘疾進(jìn)展史比治療或復(fù)發(fā)史更能預(yù)測未來的殘疾進(jìn)展。
作者的結(jié)論是,研究中開發(fā)的模型有可能極大地增強 MS 患者的規(guī)劃,并且可以在臨床影響研究中進(jìn)行評估。
De Brouwer 補充道:“利用15,000 多名多發(fā)性硬化癥患者的臨床病史,我們訓(xùn)練了一個機器學(xué)習(xí)模型,該模型能夠可靠地預(yù)測未來兩年內(nèi)殘疾進(jìn)展的概率。該模型僅使用常規(guī)收集的臨床變量,因此具有廣泛的適用性。
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