機器學習算法在預測男男性行為人群中HIV感染的應用
作者：郭長滿; 郭敏; 劉媛媛; 李長平; 崔壯; 馬駿 天津醫科大學公共衛生學院流行病與衛生統計學系; 300070
摘要：目的應用不同機器學習算法預測男男性行為(MSM)人群HIV感染狀況的比較。方法將四種機器學習算法(logistic回歸、神經網絡、隨機森林和支持向量機)的預測結果和實驗室的檢測結果相比較,分類性能的評價指標采用ROC曲線下面積(AUC)、靈敏度、特異度和準確度(PRE)。結果四種算法在訓練集和測試集上均具有較理想的分類效能,訓練集的結果略好于測試集。和logistic回歸分析相比較,其他幾種算法均提高了分類預測效能:神經網絡提高18.4%(AUC:0.909,95%CI:0.903~0.915),隨機森林提高19.7%(AUC:0.922,95%CI:0.920~0.924),支持向量機提高22.3%(AUC:0.948,95%CI:0.947~0.949)。其中支持向量機的分類性能最好,分類的靈敏度為97.5%,特異度為99.1%,準確度(PRE)為98.9%。結論機器學習算法顯著地提高了MSM人群中HIV感染的預測效能,可以較準確地識別MSM人群中HIV感染者與未感染者,為及時地提供預防與治療服務提供了依據,同時避免了醫療資源的浪費。
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中國衛生統計雜志
中國衛生統計雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：論著、應用研究、綜述、教學研究、專家共識、專題研究等。于1984年經新聞總署批準的正規刊物。
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