利用多种HLA特征表示预测肾移植存活率
机器学习
2022-07-07 v2 人工智能
应用统计
摘要
肾移植可显著提升终末期肾病患者的生活水平。影响肾移植移植物存活时间（即移植失败、患者需再次移植前的时间）的一个重要因素是供体与受体之间人类白细胞抗原（HLA）的匹配程度。本文提出4种新的具有生物学相关性的特征表示，用于将HLA信息纳入基于机器学习的生存分析算法。我们在一个包含超过100,000例移植的数据库上评估所提出的HLA特征表示，发现其将预测准确率提高了约1%，在患者个体层面虽 modest 但在社会层面可能意义重大。准确预测存活时间可改善移植存活结果，使供体到受体的分配更优，并减少因供体匹配不佳导致移植物失败而进行的再次移植数量。
引用
@article{arxiv.2103.03305,
title = {Predicting Kidney Transplant Survival using Multiple Feature Representations for HLAs},
author = {Mohammadreza Nemati and Haonan Zhang and Michael Sloma and Dulat Bekbolsynov and Hong Wang and Stanislaw Stepkowski and Kevin S. Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03305},
year = {2022}
}
备注
Extended version of AIME 2021 conference paper