Авторы

Применение методов причинно-следственного анализа и машинного обучения для автоматизированной интерпретации медицинских данных

В условиях стремительного развития методов машинного обучения и причинно-следственных методов их интеграция в медицинские исследования приобретает особую актуальность. Внедрение подходящих методов в медицинскую область позволит проводить качественную оценку эффективности лечения на индивидуальном уровне. Цель настоящего исследования – проведение экспериментов на синтетических данных и оценка точности предсказания индивидуальных эффектов лечения с использованием методов T-learner и S-learner. В статье представлен интегрированный подход к анализу медицинских данных, сочетающий методы причинно-следственного анализа и алгоритмы машинного обучения. Впервые проведено комплексное сравнение эффективности методов T-learner и S-learner для оценки индивидуальных эффектов лечения. На основе симулированных данных экспериментально установлены условия оптимального применения этих методов в зависимости от характеристик клинических данных. По результатам проведенных экспериментов было установлено, что метод T-learner показал более высокую точность (87 %) по сравнению с S-learner (84 %), что делает его предпочтительным при существенных различиях между группами лечения и контроля. Однако метод S-learner показал более высокую обобщающую способность в условиях ограниченного объема данных. Для валидации предсказанных эффектов лечения применялся индекс c-for-benefit, результаты которого подтвердили высокую точность обоих методов. Полученные результаты подчеркивают потенциал интеграции методов машинного обучения и причинно-следственных методов для разработки персонализированных терапевтических стратегий и автоматизации анализа медицинских данных, позволяющих улучшить клинические исходы и качество лечения. Разработанный подход позволяет повысить точность прогнозирования результатов лечения на индивидуальном уровне и может быть интегрирован в системы поддержки принятия клинических решений. Полученные результаты предоставляют новые возможности для персонализации медицинской помощи и могут служить основой для последующих исследований в этой области. Читать дальше...