Текущий выпуск Номер 5, 2025 Том 17

Все выпуски

[ Switch to English ]

Случайный лес факторов риска как прогностический инструмент неблагоприятных событий в клинической медицине

Шахгельдян К.И., Куксин Н.С., Домжалов И.Г., Пак Р.Л., Гельцер Б.И.
 pdf (795K)

Целью исследования являются разработка ансамблевого метода машинного обучения, обеспечивающего построение интерпретируемых прогностических моделей, и его апробация на примере прогнозирования внутригоспитальной летальности (ВГЛ) у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST (ИМпST).

Проведено ретроспективное когортное исследование по данным 5446 электронных историй болезни пациентов с ИМпST, которым выполнялось чрескожное коронарное вмешательство (ЧКВ). Было выделено две группы лиц, первую изк оторых составили 335 (6,2%) больных, умерших в стационаре, вторую — 5111 (93,8%) — с благоприятным исходом лечения. Пул потенциальных предикторов был сформирован с помощью методов математической статистики. С помощью методов мультиметрической категоризации (минимизация p-value, максимизация площади под ROC-кривой-AUC и результаты анализа shap-value), деревьев решений и многофакторной логистической регрессии (МЛР) предикторы были преобразованы в факторы риска ВГЛ. Для разработки прогностических моделей ВГЛ использовали МЛР, случайный лес факторов риска (СЛФР), стохастический градиентный бустинг (XGboost), случай- ный лес, методы Adaptive boosting, Gradient Boosting, Light Gradient-Boosting Machine, Categorical Boosting (CatBoost), Explainable Boosting Machine и Stacking.

Авторами разработан метод СЛФР, который обобщает результаты прогноза модифицированных деревьев решений, выделяет факторы риска и ранжирует их по интенсивности влияния на вероятность развития неблагоприятного события. СЛФР позволяет разрабатывать модели с высоким прогностическим потенциалом (AUC = 0,908), сопоста- вимым с моделями CatBoost и Stacking (AUC: 0,904 и 0,908 соответственно). Метод СЛФР может рассматриваться в качестве важного инструмента для клинического обоснования результатов прогноза и стать основой для разработки высокоточных интерпретируемых моделей.

Ключевые слова: ансамблевые методы машинного обучения, факторы риска, категоризация непрерывных переменных, аддитивное объяснение Шепли, интерпретируемые модели машинного обучения
Цитата: Шахгельдян К.И., Куксин Н.С., Домжалов И.Г., Пак Р.Л., Гельцер Б.И. Случайный лес факторов риска как прогностический инструмент неблагоприятных событий в клинической медицине // Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 5, с. 987-1004
Citation in English: Shakhgeldyan K.I., Kuksin N.S., Domzhalov I.G., Pak R.L., Geltser B.I. Random forest of risk factors as a predictive tool for adverse events in clinical medicine // Computer Research and Modeling, 2025, vol. 17, no. 5, pp. 987-1004
DOI: 10.20537/2076-7633-2025-17-5-987-1004
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3662/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Copyright © 2025 Шахгельдян К.И., Куксин Н.С., Домжалов И.Г., Пак Р.Л., Гельцер Б.И.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2025 Институт компьютерных исследований