使用混合专家模型与共形预测器预测肌萎缩侧索硬化症的辅助通气
机器学习
2019-07-31 v1 机器学习
摘要
肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种神经退行性疾病，其特征是运动功能快速衰退，导致呼吸衰竭并最终死亡。在此背景下，研究人员一直在寻找能够自动预测ALS患者疾病进展至辅助通气的模型。然而，此类模型的临床转化受到以下两方面缺乏洞察的限制：1）患者层面预测的误差风险；2）实施无创通气的最适时机。为解决这些问题，我们将共形预测（一种用置信度度量补充预测的机器学习框架）与混合专家模型结合成一个预后模型，该模型不仅能预测ALS患者是否会出现呼吸功能不全，还能在给定可靠性水平下预测最可能发生的时间窗口。获得了令人鼓舞的结果，近80%的预测被正确识别。
引用
@article{arxiv.1907.13070,
title = {Predicting assisted ventilation in Amyotrophic Lateral Sclerosis using a mixture of experts and conformal predictors},
author = {Telma Pereira and Sofia Pires and Marta Gromicho and Susana Pinto and Mamede de Carvalho and Sara C. Madeira},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.13070},
year = {2019}
}