Заболеваемость и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) остается лидирующей на протяжении последних десятилетий в всем мире. Методы первичной профилактики, основанные на управлении факторами сердечно-сосудистого риска, являются наиболее эффективными для снижения бремени ССЗ. В профилактической медицине для управления рисками ССЗ используются рискометры – шкалы, полученные в результате длительных проспективных исследований. Но практическое применение разработанных шкал показало ограничения в точности прогнозирования. Машинное обучение дает возможность повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистого риска за счет нелинейных взаимосвязей их более глубокой настройки между факторами риска и результатами заболеваний. Используя данные 2236 пациентов, нами была обучена модель по признакам, используемым в построении фрамингемской шкалы. Мы сравнили полученную модель и Фрамингемскую шкалу на точность прогноза сердечно-сосудистого события. Так, по ROC анализу для Фрамингемской шкалы показатели следующие: точность Accuracy: 70,0%, качество AUC: 0.59. При этом для модели, полученной с использованием машинного обучения, аналогичные показатели составили: Accuracy: 78,8%, AUC: 0.84. Таким образом, использование алгоритмов машинного обучения, включая алгоритмы глубокого обучения, могут значительно повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистых рисков обученных моделей.
Литература
1. Всемирная организация здравоохранения. Информационный бюллетень «Неинфекционные заболевания». Адрес доступа – https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases.
2. World Health Organization/ Report «Noncommunicable diseases country profiles». 2018. Адрес доступа – https://apps.who.int/iris/handle/10665/274512
3. De Backer, G. European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice (version 2012). The fifth joint task force of the european society of cardiology and other societies on cardiovascular disease prevention in clinical practice / G. De Backer [et al.] // Eur. heart. j. – 2012. – Vol. 33 (17). – P. 2126.
4. Kannel W.B., Dawber T. R., Kagan A. et al. Factors of risk in the development of coronary heart disease – six year follow-up experience. The Framingham Study. Ann Intern Med 1961; 55: 33–50.
5. Conroy R.M., Pyorala K., Fitzgerald A.P. et al. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe: the SCORE project. Eur Heart J 2003;24:987–1003.], PROCAM [Assmann G, Cullen P, Schulte H. (2002) Simple scoring scheme for calculating the risk of acute coronary events based on the 10-year follow-up of the prospective cardiovascular Münster (PROCAM) study. Circulation; 105(3):310–5.],, UKPDS Cardiac Risk [Christianson TJ, Bryant SC, Weymiller AJ, Smith SA, Montori VM. A pen-and-paper coronary risk estimator for office use with patients with type 2 diabetes. Mayo Clin Proc. 2006; 81(5): 632–6.
6. Dawber T. R. Identification of excess cardiovascularrisk. A practical approach. Minn Med 1969; 52: 1217–1221.
7. National Institute for Health and Care Excellence. Cardiovascular disease: risk assessment and reduction, including lipid modification. London, UK: National Institute for Health and Care Excellence, 2016.
8. Castelli, W. P. Lipids, risk factors and ischaemic heart disease /W.P. Castelli // Atherosclerosis. – 1996. – Vol. 124. – P. 9.
9. Dagenais, G.R. First coronary heart disease event rates in relation to major risk factors: Qubec cardiovascular study // Can. j. cardiol. – 1990. – Vol. 6. – P. 274–280.
10. Flavell, D. M. Peroxisome proliferator-activated receptor alpha gene variants influence progression of coronary atherosclerosis and risk of coronary artery disease / D. M. Flavell // Circulation. – 2002. – Vol. 105. – P. 1440–1445.
11. Evangelos K. Oikonomou, Michelle C. Williams, Christos P. Kotanidis, Milind Y. Desai, Mohamed Marwan, Alexios S. Antonopoulos, Katharine E. Thomas, Sheena Thomas, Ioannis Akoumianakis, Lampson M. Fan, Sujatha Kesavan, Laura Herdman, Alaa Alashi, Erika Hutt Centeno, Maria Lyasheva, Brian P. Griffin, Scott D. Flamm, Cheerag Shirodaria, Nikant Sabharwal, Andrew Kelion, Marc R. Dweck, Edwin J. R. Van Beek, John Deanfield, Jemma C. Hopewell, Stefan Neubauer, Keith M. Channon, Stephan Achenbach, David E. Newby and Charalambos Antoniades. A novel machine learning-derived radiotranscriptomic signature of perivascular fat improves cardiac risk prediction usingcoronary CTangiography // European Heart Journal (2019) 0, 1–15, https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehz592.
12. Laura A. Barrett, BA, Seyedeh Neelufar Payrovnaziri, MS, Jiang Bian, PhD, Zhe He, PhD. Building Computational Models to Predict One-Year Mortality in ICU Patients with Acute Myocardial Infarction and Post Myocardial Infarction Syndrome // https://arxiv.org/pdf/1812.05072.pdf.
13. British Heart Foundation funds AI to predict heart disease risk, UR: https://www.digitalhealth.net/2019/01/ british-heart-foundation-artificial-intelligence-heart-disease-risk/.
14. Quesada J.A., Lopez-Pineda A., Gil-Guillén V.F. et al. Machine learning to predict cardiovascular risk. Int J Clin Pract. 2019; e13389. https://doi.org/10.1111/ijcp.13389.
15. Clinical Practice Research Datalink, reference number: CPRD00039761, https://www.cprd.com/.
16. Fawcett Tom (2006); An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Letters, 27, 861–874.
17. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Гомболевский В.А., Кузьмина Е.С., Ледихова Н.В. Искусственный интеллект: автоматизированный анализ текста на естественном языке для аудита радиологических исследований. Вестник рентгенологии и радиологии. – 2018. – Т. 99. – № 5. – С. 253-258.
2. World Health Organization/ Report «Noncommunicable diseases country profiles». 2018. Адрес доступа – https://apps.who.int/iris/handle/10665/274512
3. De Backer, G. European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice (version 2012). The fifth joint task force of the european society of cardiology and other societies on cardiovascular disease prevention in clinical practice / G. De Backer [et al.] // Eur. heart. j. – 2012. – Vol. 33 (17). – P. 2126.
4. Kannel W.B., Dawber T. R., Kagan A. et al. Factors of risk in the development of coronary heart disease – six year follow-up experience. The Framingham Study. Ann Intern Med 1961; 55: 33–50.
5. Conroy R.M., Pyorala K., Fitzgerald A.P. et al. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe: the SCORE project. Eur Heart J 2003;24:987–1003.], PROCAM [Assmann G, Cullen P, Schulte H. (2002) Simple scoring scheme for calculating the risk of acute coronary events based on the 10-year follow-up of the prospective cardiovascular Münster (PROCAM) study. Circulation; 105(3):310–5.],, UKPDS Cardiac Risk [Christianson TJ, Bryant SC, Weymiller AJ, Smith SA, Montori VM. A pen-and-paper coronary risk estimator for office use with patients with type 2 diabetes. Mayo Clin Proc. 2006; 81(5): 632–6.
6. Dawber T. R. Identification of excess cardiovascularrisk. A practical approach. Minn Med 1969; 52: 1217–1221.
7. National Institute for Health and Care Excellence. Cardiovascular disease: risk assessment and reduction, including lipid modification. London, UK: National Institute for Health and Care Excellence, 2016.
8. Castelli, W. P. Lipids, risk factors and ischaemic heart disease /W.P. Castelli // Atherosclerosis. – 1996. – Vol. 124. – P. 9.
9. Dagenais, G.R. First coronary heart disease event rates in relation to major risk factors: Qubec cardiovascular study // Can. j. cardiol. – 1990. – Vol. 6. – P. 274–280.
10. Flavell, D. M. Peroxisome proliferator-activated receptor alpha gene variants influence progression of coronary atherosclerosis and risk of coronary artery disease / D. M. Flavell // Circulation. – 2002. – Vol. 105. – P. 1440–1445.
11. Evangelos K. Oikonomou, Michelle C. Williams, Christos P. Kotanidis, Milind Y. Desai, Mohamed Marwan, Alexios S. Antonopoulos, Katharine E. Thomas, Sheena Thomas, Ioannis Akoumianakis, Lampson M. Fan, Sujatha Kesavan, Laura Herdman, Alaa Alashi, Erika Hutt Centeno, Maria Lyasheva, Brian P. Griffin, Scott D. Flamm, Cheerag Shirodaria, Nikant Sabharwal, Andrew Kelion, Marc R. Dweck, Edwin J. R. Van Beek, John Deanfield, Jemma C. Hopewell, Stefan Neubauer, Keith M. Channon, Stephan Achenbach, David E. Newby and Charalambos Antoniades. A novel machine learning-derived radiotranscriptomic signature of perivascular fat improves cardiac risk prediction usingcoronary CTangiography // European Heart Journal (2019) 0, 1–15, https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehz592.
12. Laura A. Barrett, BA, Seyedeh Neelufar Payrovnaziri, MS, Jiang Bian, PhD, Zhe He, PhD. Building Computational Models to Predict One-Year Mortality in ICU Patients with Acute Myocardial Infarction and Post Myocardial Infarction Syndrome // https://arxiv.org/pdf/1812.05072.pdf.
13. British Heart Foundation funds AI to predict heart disease risk, UR: https://www.digitalhealth.net/2019/01/ british-heart-foundation-artificial-intelligence-heart-disease-risk/.
14. Quesada J.A., Lopez-Pineda A., Gil-Guillén V.F. et al. Machine learning to predict cardiovascular risk. Int J Clin Pract. 2019; e13389. https://doi.org/10.1111/ijcp.13389.
15. Clinical Practice Research Datalink, reference number: CPRD00039761, https://www.cprd.com/.
16. Fawcett Tom (2006); An introduction to ROC analysis, Pattern Recognition Letters, 27, 861–874.
17. Морозов С.П., Владзимирский А.В., Гомболевский В.А., Кузьмина Е.С., Ледихова Н.В. Искусственный интеллект: автоматизированный анализ текста на естественном языке для аудита радиологических исследований. Вестник рентгенологии и радиологии. – 2018. – Т. 99. – № 5. – С. 253-258.
Для цитирования
Документы
Ключевые слова