Applications of machine learning algorithms in quality of life
Authors: Κοκκότης Χρήστος 
Published: December 2021

Σύμφωνα με τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας, μια πρόσφατη μελέτη έδειξε ότι 1,71 δισεκατομμύρια άνθρωποι παγκοσμίως πάσχουν από μυοσκελετικές παθήσεις. Ο κοινωνικός αντίκτυπος όσον αφορά το άμεσο κόστος υγειονομικής περίθαλψης αλλά και το έμμεσο (δηλ. απώλεια παραγωγικότητας) είναι τεράστιος. Ως εκ τούτου, είναι ζωτικής σημασίας η κατανόηση της παθοφυσιολογίας των μυοσκελετικών παθήσεων, έτσι ώστε με τη χρήση αναλυτικών εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης να αναπτυχθούν τεχνικές για την ερμηνεία, τη διάγνωση, την πρόβλεψη και την αποκατάστασή τους. Σκοπός της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι να διευρύνει την τρέχουσα κατανόηση της συμβολής των παραγόντων κινδύνου στην ανάπτυξη της οστεοαρθρίτιδας γόνατος και να αποκαλύψει την επίδραση των εμβιομηχανικών παραμέτρων στη μετεγχειρητική αποκατάσταση του πρόσθιου χιαστού συνδέσμου, προκειμένου να αποφευχθεί η εμφάνιση οστεοαρθρίτιδας γόνατος. Για την επίτευξη των παραπάνω στόχων, αρχικά πραγματοποιήσαμε μια βιβλιογραφική ανασκόπηση σχετικά με τις τεχνικές μηχανικής μάθησης στην οστεοαρθρίτιδα γόνατος. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήσαμε δεδομένα από τη βάση δεδομένων της πρωτοβουλίας για την οστεοαρθρίτιδα (OAI) (διαθέσιμα στη διεύθυνση https://nda.nih.gov/oai/) και συλλέξαμε επίσης πληθώρα εμβιομηχανικών δεδομένων από άτομα που υπέφεραν ή όχι από τραυματισμό πρόσθιου χιαστού συνδέσμου. Η προεργασία αυτή οδήγησε σε πέντε μελέτες, οι οποίες παρουσιάζονται ως διαφορετικά κεφάλαια της τρέχουσας διατριβής. Η βιβλιογραφική ανασκόπηση μας οδήγησε στο να κατανοήσουμε το κενό στη βιβλιογραφία και να αναπτύξουμε μια σειρά τεχνικών μηχανικής μάθησης που σχετίζονται με την πρόγνωση και τη διάγνωση της οστεοαρθρίτιδας γόνατος καθώς και την ερμηνεία των μοντέλων αυτών. Στη συνέχεια, στην δεύτερη μελέτη χρησιμοποιήσαμε δεδομένα από την βάση ΟΑΙ και δουλέψαμε πάνω στην πρόβλεψη της οστεοαρθρίτιδας γόνατος, μέσω του εντοπισμού παραγόντων κινδύνου που σχετίζονται με την εξέλιξη του βαθμού KL. Στη συνέχεια, ο κύριος στόχος αυτής της εργασίας ήταν να διερευνηθούν τρεις διαφορετικές επιλογές όσον αφορά τη χρονική περίοδο εντός της οποίας θα πρέπει να ληφθούν υπόψη τα δεδομένα προκειμένου να προβλεφθεί αξιόπιστα η εξέλιξη της οστεοαρθρίτιδας γόνατος. Τα ευρήματα αυτής της εργασίας αποτέλεσαν τη πηγή δεδομένων για τη τρίτη μελέτη. Έτσι, το επόμενο βήμα για την πρόβλεψη της οστεοαρθρίτιδας γόνατος ήταν η εφαρμογή μιας εξελικτικής τεχνικής περιτύλιξης με βάση τον γενετικό αλγόριθμο, η οποία οδηγεί σε επιλεγμένα χαρακτηριστικά που λειτουργούν αξιόπιστα και αποδοτικά σε οποιοδήποτε πιθανό δείγμα δεδομένων και, συνεπώς, έχουν αυξημένη ικανότητα γενίκευσης σε σχέση με την πρόβλεψη της οστεοαρθρίτιδας γόνατος. Ο αντίκτυπος των επιλεγμένων παραγόντων κινδύνου στην διαμόρφωση της εξόδου του μοντέλου πρόβλεψης, διερευνήθηκε περαιτέρω χρησιμοποιώντας το εργαλείο ερμηνείας SHAP. Η τέταρτη μελέτη επικεντρώθηκε στην διάγνωση της οστεοαρθρίτιδας γόνατος. Ο στόχος της παρούσας μελέτης ήταν να παράσχει μια ισχυρή μεθοδολογία επιλογής χαρακτηριστικών (FS) που θα μπορούσε: (i) να χειριστεί την πολυδιάστατη φύση των διαθέσιμων συνόλων δεδομένων (OAI) και (ii) να αντιμετωπίσει τα μειονεκτήματα των υφιστάμενων τεχνικών επιλογής χαρακτηριστικών για τον εντοπισμό σημαντικών παραγόντων κινδύνου που συμβάλλουν στη διάγνωση της οστεοαρθρίτιδας γόνατος αλλά και την ερμηνεία της. Η πέμπτη μελέτη έχει ως στόχο να διερευνήσει την προσαρμογή των εμβιομηχανικών παραμέτρων μετά από τραυματισμό του πρόσθιου χιαστού συνδέσμου, ο οποίος αποτελεί παράγοντα κινδύνου για την εμφάνιση οστεοαρθρίτιδας γόνατος. Για το σκοπό αυτό, μια καινοτόμος ανάλυση επεξηγήσεων βασισμένη στο εργαλείο SHAP και τη συμβατική στατιστική ανάλυση προσπάθησε να αποκαλύψει το σκεπτικό πίσω από τον μηχανισμό λήψης αποφάσεων του καλύτερα εκπαιδευμένου μοντέλου διάγνωσης και να παράσχει μια ολιστική προσέγγιση ποσοτικοποίησης της συμβολής των εμβιομηχανικών παραμέτρων βάδισης στις διεργασίες της διάγνωσης πρόσθιου χιαστού συνδέσμου και της μετεγχειρητικής αποκατάστασης αυτού. Οι προτεινόμενες μεθοδολογίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να συμβάλουν στην ανάπτυξη νέων, αποτελεσματικών στρατηγικών διαστρωμάτωσης του κινδύνου και στον εντοπισμό παραγόντων κινδύνου εξατομικευμένα σε κάθε πάσχοντα από οστεοαρθρίτιδα γόνατος, ώστε να αναπτυχθούν εξατομικευμένες παρεμβάσεις. Επιπλέον, παράμετροι που δε θα είχαν αναδειχθεί από την παραδοσιακή στατιστική ανάλυση, προσδιορίστηκαν ως παράμετροι που έχουν σημαντικό αντίκτυπο στην έξοδο του μοντέλου μηχανικής μάθησης, τόσο για την πρόβλεψη της εξέλιξης της οστεοαρθρίτιδας γόνατος, όσο και για τη διάγνωση της οστεοαρθρίτιδας γόνατος, τη διάγνωση της ρήξης πρόσθιου χιαστού και τη μετεγχειρητική αποκατάσταση αυτού.