Building gender- and age-dependent models for assessing bio-age based on the functional data of the patient's body
Authors: Лимановская О.В. , Гаврилов И.В. , Мещанинов В.Н. , Лисовенко А.С. 
Published: August 2024

Методы машинного обучения широко используются для построения медицинских прогностических моделей. В то же время, наряду с методами, основанными на классической статистике, применяются байесовские методы, которые наиболее эффективны при малых объемах выборки. В данной работе построен ряд моделей прогнозирования биовозраста пациента на основе его функциональных данных с использованием как классических методов машинного обучения, так и байесовского подхода. В качестве данных использовались результаты кластеризации, проведенной нами ранее в предыдущем исследовании на материале медицинских организаций "Свердловский областной клинический психоневрологический госпиталь для ветеранов войн" и «Институт медицинских клеточных технологий» за 1995–2022 гг. в объеме 6440 записи, где было получено 4 кластера, разделенных по полу и статусу пациента (стационарный и амбулаторный). Исходя из предположения, что пациенты в амбулаторном статусе имеют наименьшую разницу биологического и календарного возраста и, поэтому, вносят меньшую ошибку в точность модели, чем пациенты в стационарном статусе, принято решение строить модели только для пациентов в амбулаторном статусе. В работе построен набор моделей для 2 кластеров – кластера мужчин в амбулаторном статусе (объем выборки 344 записи) и кластера женщин в амбулаторном статусе (объем выборки 991 запись). Анализ распределения возраста в каждой группе показал двумодальное распределение с границей при значении 40 лет. Поэтому группы были разделены по возрасту на две части: до 40 лет и после. Для выбора классических моделей машинного обучения использовалась платформа lazypredict. Для каждой группы выбирались 4 метода, дающие наибольшую точность и строились модели на их основе, а также использовались ансамбли моделей – stacking и votinmg. Точность моделей на тестовых данных составила от 4,1 до 6,3 лет. В байесовском подходе построена линейная многофакторная модель регрессии с заданным априорным распределением коэффициентов регрессии. Точность моделей составила от 4,9 до 6,6 лет.

Machine learning methods are widely used to build medical predictive models. At the same time, along with methods based on classical statistics, Bayesian methods are used, which are most effective for small sample sizes. In this paper, a number of models for predicting the patient's bio-age based on his functional data using both classical machine learning methods and the Bayesian approach are constructed. The data used were the results of clustering that we carried out earlier in a previous study on the material of medical organizations “Sverdlovsk Regional Clinical Psychoneurological Hospital for War Veterans” and “Institute of Medical Cell Technologies” for 1995–2022 in a volume of 6440 records, where 4 clusters were obtained, divided by gender and patient status (inpatient and outpatient). Based on the assumption that patients in outpatient status have the smallest difference in biological and calendar age, and therefore make less error in the accuracy of the model than patients in inpatient status, it was decided to build models only for patients in outpatient status. The work constructed a set of models for 2 clusters – a cluster of men in outpatient status (sample size 344 records) and a cluster of women in outpatient status (sample size 991 records). The analysis of the age distribution in each group showed a two-modal distribution with a boundary at a value of 40 years. Therefore, the groups were divided by age into two parts: up to 40 years and after. The lazypredict platform was used to select classical machine learning models. For each group, 4 methods were selected that gave the highest accuracy and models were built based on them, as well as ensembles of models - stacking and votinmg. The accuracy of the models based on the test data ranged from 4.1 to 6.3 years. In the Bayesian approach, a linear multifactorial regression model with a given a priori distribution of regression coefficients is constructed. The accuracy of the models ranged from 4.9 to 6.6 years.