Development of interpretable machine learning models to support diabetes management
Authors: Αθανασίου Μαρία 
Published: April 2023

Στη Διατριβή σχεδιάζονται, αναπτύσσονται και αξιολογούνται ερμηνεύσιμα μοντέλα μηχανικής μάθησης για την υποστήριξη ιατρικών αποφάσεων. Οι μέθοδοι που παρουσιάζονται αξιοποιούν ετερογενή δεδομένα και τεχνολογίες ανθρωποκεντρικής Τεχνητής Νοημοσύνης και αντιμετωπίζουν θέματα όπως η μη ισορροπημένη φύση των διαθέσιμων δεδομένων και η ανάγκη παραγωγής ερμηνεύσιμων αποφάσεων με στόχο την ανάπτυξη πρωτότυπων μεθοδολογικών πλαισίων για τη δημιουργία αξιόπιστων συστημάτων υποστήριξης αποφάσεων υγείας. Το επιδημιολογικό μοντέλο του Σακχαρώδους Διαβήτη (ΣΔ) και το φάσμα των κλινικών περιπτώσεων χρήσης που προσφέρει καθιστούν αυτή τη μεταβολική διαταραχή κατάλληλη για την ανάπτυξη και την αξιολόγηση των μοντέλων. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποιούνται δεδομένα εργαστηριακών μετρήσεων, Ηλεκτρονικού Φακέλου Υγείας (ΗΦΥ), και καταγραφών γλυκόζης-ινσουλίνης με στόχο την ανάπτυξη ερμηνεύσιμων μοντέλων για την εκτίμηση της εξέλιξης της υγείας των ατόμων με ΣΔ καθώς και εξατομικευμένων συστημάτων υποστήριξης των ατόμων με ΣΔ προς την επίτευξη ορθού γλυκαιμικού ελέγχου. Στο πρώτο μέρος της διατριβής αναπτύσσονται ερμηνεύσιμα μοντέλα για την εκτίμηση διακινδύνευσης στις περιπτώσεις καρδιαγγειακής νόσου σε άτομα με Σακχαρώδη Διαβήτη Τύπου 2 (ΣΔΤ2) και νοσηλείας και επανανοσηλείας λόγω διαβητικής κετοξέωσης σε άτομα με Σακχαρώδη Διαβήτη Τύπου 1 (ΣΔΤ1). Για την αποτελεσματική διαχείριση της μη ισορροπημένης φύσης των χρησιμοποιούμενων συνόλων δεδομένων, υιοθετείται κατάλληλη προσέγγιση συλλογικής μάθησης βασισμένη στην υποδειγματοληψία με στόχο την εκπαίδευση επιμέρους μοντέλων και τον συνδυασμό των αποφάσεών τους για την εξαγωγή του τελικού κινδύνου. Η παραγωγή επεξηγήσεων επί των αποφάσεων των συλλογικών μοντέλων βασίζεται στην αξιοποίηση των μεθόδων ερμηνευσιμότητας SHapley Additive exPlanations (SHAP) και Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME). Για την ανάπτυξη και την αξιολόγηση των υπολογιστικών μοντέλων εκτίμησης του καρδιαγγειακού κινδύνου χρησιμοποιούνται δεδομένα 560 ατόμων με ΣΔΤ2, που παραχωρήθηκαν από το Ιπποκράτειο Νοσοκομείο Αττικής. Αρχικά, διερευνάται η συνδυασμένη χρήση αυτοοργανούμενων χαρτών και νευρωνικών δικτύων με κυματιδιακές συναρτήσεις ενεργοποίησης για την εκπαίδευση των επιμέρους μοντέλων καθώς και η εφαρμογή διαφορετικών συνδυαστικών σχημάτων για την εκτίμηση της τελικής πιθανότητας. Στη συνέχεια, αναπτύσσεται ερμηνεύσιμο υπολογιστικό μοντέλο για την εκτίμηση του καρδιαγγειακού κινδύνου βασισμένο στη χρήση του αλγορίθμου ενίσχυσης XGBoost και της μεθόδου ερμηνευσιμότητας Tree SHAP. Για την ανάπτυξη και την αξιολόγηση του ερμηνεύσιμου μοντέλου εκτίμησης του κινδύνου νοσηλείας και επανανοσηλείας λόγω διαβητικής κετοξέωσης σε άτομα με ΣΔΤ1 χρησιμοποιούνται δεδομένα 127 παιδιών και εφήβων με ΣΔΤ1 από τη βάση δεδομένων ”SWEET”, που παραχωρήθηκαν από το Νοσοκομείο Παίδων ”Η Αγία Σοφία”. Το μοντέλο λαμβάνει ως είσοδο δημογραφικά, σωματομετρικά και κλινικά δεδομένα, καθώς και δεδομένα θεραπείας, και εξάγει την πιθανότητα νοσηλείας και επανανοσηλείας σε βάθος ενός έτους. Η ανάπτυξη του μοντέλου βασίζεται στη χρήση των Αναδρομικών Νευρωνικών Δικτύων Μακράς-Βραχείας Μνήμης (Long Short-Term Memory - LSTM), τα οποία επιλέγονται λόγω της ικανότητάς τους να διαχειρίζονται αποτελεσματικά σειριακά δεδομένα, και στην εφαρμογή της μεθόδου ερμηνευσιμότητας LIME. Τα προτεινόμενα μοντέλα αξιολογούνται ως προς τη διακριτική τους ικανότητα, καθώς και ως προς την ικανότητά τους να παράγουν ακριβείς εκτιμήσεις διακινδύνευσης. Επιπλέον, πραγματοποιείται ανάλυση των αποτελεσμάτων των μεθόδων ερμηνευσιμότητας με στόχο την ανάδειξη της επίδρασης των πιο καθοριστικών παραγόντων διακινδύνευσης καθώς και των υποκείμενων αλληλεπιδράσεων μεταξύ διαφορετικών παραγόντων διακινδύνευσης.Η αποτελεσματική ρύθμιση της μεταγευματικής απόκρισης των επιπέδων γλυκόζης στις διαταραχές γεύματος αποτελεί προϋπόθεση προς την επίτευξη ορθού γλυκαιμικού ελέγχου. Με στόχο την αντιμετώπιση αυτής της ουσιαστικής πρόκλησης, στο δεύτερο μέρος της διατριβής παρουσιάζονται εξατομικευμένα συστήματα για την αυτόματη ανίχνευση διαταραχών γεύματος και την εκτίμηση προγευματικών δόσεων ινσουλίνης σε άτομα με ΣΔΤ1 που εφαρμόζουν Διατάξεις Συνεχούς Μέτρησης Γλυκόζης (ΔΣΜΓ) και Αντλίες Συνεχούς Έγχυσης Ινσουλίνης (ΑΣΕΙ). Για την ανάπτυξη και την αξιολόγηση της απόδοσης των προτεινόμενων συστημάτων χρησιμοποιούνται δεδομένα in silico ατόμων με ΣΔΤ1, που διατίθενται μέσω του προσομοιωτή UVA/PADOVA T1DM. Η ανάπτυξη των εξατομικευμένων μοντέλων για την αυτόματη ανίχνευση διαταραχών γεύματος βασίζεται στην εφαρμογή μιας προσέγγισης συλλογικής μάθησης και στη χρήση των LSTM, που αξιοποιούνται λόγω της ικανότητάς τους να διαχειρίζονται αποτελεσματικά δεδομένα χρονοσειρών. Τα μοντέλα δέχονται ως είσοδο δεδομένα καταγραφών γλυκόζης από ΔΣΜΓ αλλά και πληροφορίες σχετικά με τη χρονική στιγμή κατανάλωσης των λαμβανόμενων γευμάτων και αξιολογούνται ως προς τη διακριτική τους ικανότητα, την ταχύτητα ανίχνευσης, καθώς και ως προς την ικανότητά τους να διαχειρίζονται τη διαφορετική συμπεριφορά του μεταβολισμού γλυκόζης που παρατηρείται μεταξύ των ατόμων με ΣΔΤ1. Το σύστημα εκτίμησης προγευματικών δόσεων ινσουλίνης σε άτομα με ΣΔΤ1 στοχεύει στην αποτελεσματική διαχείριση των διαταραχών γεύματος εφαρμόζοντας μια εξατομικευμένη προσέγγιση, ικανή να προσαρμόζεται στις παραμέτρους και τις απαιτήσεις κάθε ατόμου, με σκοπό τη ρύθμιση των μεταγευματικών επιπέδων γλυκόζης εντός των επιθυμητών ορίων. Η ανάπτυξη του συστήματος βασίζεται στη συνδυασμένη χρήση της Συλλογιστικής Βασισμένης σε Περιπτώσεις (Case-Based Reasoning-CBR) και των αυτοοργανούμενων χαρτών. Με τη μέθοδο του CBR, η επίλυση νέων προβλημάτων, δηλαδή ο υπολογισμός της προγευματικής δόσης ινσουλίνης για το τρέχον γεύμα, βασίζεται στην επαναχρησιμοποίηση παλαιότερων λύσεων (προγευματικών δόσεων) σε ήδη γνωστά προβλήματα (γεύματα) του ασθενούς. Οι αυτο-οργανούμενοι χάρτες αξιοποιούνται για την ομαδοποίηση των περιπτώσεων γευμάτων του ασθενούς με βάση τη χωρική τους συσχέτιση, επιτρέποντας για κάθε νέα είσοδο την επαναχρησιμοποίηση όμοιων με αυτήν περιπτώσεων για τον υπολογισμό της κατάλληλης προγευματικής δόσης ινσουλίνης. Το σύστημα αξιολογείται ως προς την ικανότητά του να διαχειρίζεται αποτελεσματικά τις διαταραχές γεύματος, καθώς και τις διαφορές του μεταβολισμού γλυκόζης που υφίστανται μεταξύ των ατόμων με ΣΔΤ1 αλλά και στο ίδιο το άτομο κατά τη διάρκεια της ημέρας.