管理研究前沿 | 數(shù)據(jù)挖掘中心團(tuán)隊交叉學(xué)科研究成果在Nature子刊Scientific Reports發(fā)表


研究成果:Differentiation of intestinal tuberculosis and Crohn\'s disease through an explainable machine ...
研究成果:Differentiation of intestinal tuberculosis and Crohn\'s disease through an explainable machine learning method
作者:翁福添,孟鈺,盧放根,王玉瑩,王瑋瑋,徐龍,程東升,朱建平*
發(fā)表期刊:Scientific Reports(JCR Q1),2022
內(nèi)容簡介
該論文聚焦于消化內(nèi)科中克羅恩病和腸結(jié)核的鑒別問題,提出一種可解釋機器學(xué)習(xí)框架,對有效鑒別這兩種疾病即理解機器學(xué)習(xí)如何做出預(yù)測具有重要意義。
Abstract
Background: Differentiation between Crohn’s disease and intestinal tuberculosis isdifficult but crucial for medical decisions. This study aims to develop an effective framework to distinguish these two diseases through an explainable machine learning (ML) model. Methods: After feature selection, a total of nine variables are extracted, including intestinal surgery, abdominal, bloody stool, PPD, knot, ESAT-6, CFP-10, intestinal dilatation and comb sign. Besides, we compared the predictive performance of the ML methods with traditional statistical methods. This work also provides insights into the ML model’s outcome through the SHAP method for the first time. Results: A cohort consisting of 200 patients\' data (CD = 160, ITB = 40) is used in training and validating models. Results illustrate that the XGBoost algorithm outperforms other classifiers in terms of area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, precision and Matthews correlation coefficient (MCC), yielding values of 0.891, 0.813, 0.969,0.867 and 0.801 respectively. More importantly, the prediction outcomes of XGBoost can be effectively explained through the SHAP method. Conclusions: The proposed framework proves that the effectiveness of distinguishing CD from ITB through interpretable machine learning, which can obtain a global explanation but also an explanation for individual patients.
朱建平
朱建平,現(xiàn)任廈門大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,廈門大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究院副院長、廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究中心主任,國家社科基金重大項目首席專家,浙江工商大學(xué)現(xiàn)代商貿(mào)研究中心首席專家,教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才,福建省哲學(xué)社會科學(xué)領(lǐng)軍人才。主要研究方向:數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)與商業(yè)智能、計量經(jīng)濟學(xué)。曾任第八、九屆中國統(tǒng)計學(xué)會副會長。其負(fù)責(zé)的廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究創(chuàng)新團(tuán)隊榮獲第五屆“中國僑界貢獻(xiàn)獎”,獲得福建省第十二屆“五四青年獎?wù)隆奔w獎。主持國家社科基金重大項目、國家社科基金項目、國家教育部人文社會科學(xué)項目、國防科工委計劃項目、國家統(tǒng)計局重點課題等20余項縱向課題,主持完成企業(yè)和政府橫向課題40余項;發(fā)表學(xué)術(shù)論文110余篇,獨立完成《世紀(jì)之交中國統(tǒng)計學(xué)科的回顧與思考》和《數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計方法及實踐》等學(xué)術(shù)專著6部,主編《應(yīng)用多元統(tǒng)計分析》等教材10余部,副主編及參編《統(tǒng)計學(xué)》等教材6部;多項成果獲省部級以上獎勵。
廈門大學(xué)管理學(xué)院
https://sm.xmu.edu.cn
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