Development of models for predicting atherosclerosis risk using machine learning methods
Authors: Демченко М.В. , Каширина И.Л. , Фирюлина М.А. 
Published: July 2024

Атеросклероз является одним из наиболее распространенных и опасных для жизни заболеваний, которое может развиваться уже в раннем возрасте. На начальных стадиях атеросклероз сложно обнаружить, поэтому его диагностика требует использования своевременных подходов, в частности, с привлечением методов машинного обучения. В предлагаемом исследовании разрабатываются модели и алгоритмы расчета риска развития атеросклероза магистральных артерий в зависимости от исходных клинических характеристик пациентов. В качестве обучающего набора данных была использована выборка международной базы данных MIMIC-III, имеющая структуру последовательных временных рядов, для обработки которых применялись рекуррентные глубокие нейронные сети архитектуры LSTM. В ходе решения задачи предсказания атеросклероза с использованием моделей SHAP были выявлены основные значимые признаки, наиболее ассоциированные с риском развития данного заболевания. В завершении данного исследования был произведен сравнительный анализ нейросетевой модели, обученной на данных MIMIC-III, с моделью расчета риска атеросклероза, разработанной с использованием регионального набора данных, полученного в результате обследования пациентов Воронежской области в рамках программы всеобщей диспансеризации. Качество разработанных моделей оценивалось с помощью показателей чувствительности, специфичности и ROC-AUC. В ходе исследования были выявлены сходства и различия разработанных моделей, касающиеся как признаков, включенных в исходные наборы данных, так и предикторов, ассоциированных с высоким риском развития атеросклероза.
Atherosclerosis is one of the most common and life-threatening diseases that can develop at an early age. At the initial stages, atherosclerosis is difficult to detect; therefore, its diagnosis requires the use of timely approaches, in particular, using machine learning methods. In the proposed study, models and algorithms are developed for calculating the risk of developing atherosclerosis of the main arteries, depending on the initial clinical characteristics of patients. As a training dataset, a sample of the international MIMIC-III database was used, which has a structure of time series sequences, for which the recurrent deep neural networks of the LSTM architecture were used. In the course of solving the problem of predicting atherosclerosis using SHAP models, the main significant features most associated with the risk of developing this disease were identified. In the course of this study, a comparative analysis of a neural network model trained on MIMIC-III data was carried out with a model for calculating the risk of atherosclerosis, developed using a regional dataset obtained as a result of examining patients in the Voronezh region as part of the general medical examination program. The quality of the developed models was assessed using the indicators of sensitivity, specificity and ROC-AUC. In the course of the study, the similarities and differences of the developed models were identified, concerning both the features included in the initial data sets and the predictors associated with a high risk of atherosclerosis.