Αντιμετώπιση του προβλήματος της ανισορροπίας των κλάσεων στην πρόβλεψη της βαθμονόμησης SYNTAX και της περιπλοκότητας της Στεφανιαίας Νόσου
Creators: name: Τρυγωνιάρης, Δημήτριος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ανισορροπία κλάσεων
Στεφανιαία Νόσους
Μηχανική Μάθηση
Class imbalance
Coronary Artery Disease
Machine Learning

description: Οι ασθένειες του καρδιαγγειακού συγκαταλέγονται στις πιο συνηθισμένες αιτίες θανάτου παγκοσμίως. Η στεφανιαία νόσος ανήκει στην κατηγορία των καρδιαγγειακών ασθενειών και ευθύνεται συγκεκριμένα για το 27% όλων των θανάτων που σχετίζονται με το καρδιαγγειακό σύστημα. Ο στόχος της ιατρικής είναι η κατάλληλη διαχείριση της στεφανιαίας νόσου στα αρχικά στάδια, με στόχο την αποφυγή επικίνδυνων επιπλοκών. Δυστυχώς, η έγκαιρη διάγνωση της στεφανιαίας νόσου είναι περιορισμένη λόγω της απουσίας συμπτωμάτων στα αρχικά στάδια. Για αυτόν τον λόγο, η αποτελεσματική και μη επεμβατική διάγνωση των ασθενών που διατρέχουν κίνδυνο στεφανιαίας νόσου μπορεί να αποδειχθεί ένα πολύτιμο εργαλείο στην κλινική πρακτική. Η μηχανική μάθηση μπορεί να προσφέρει κατάλληλες λύσεις για την αποκάλυψη παραγόντων κινδύνου και για την ανάπτυξη προβλεπτικών μοντέλων που μπορούν να ταξινομήσουν τον κίνδυνο στεφανιαίας νόσου. Προς αυτήν την κατεύθυνση, διεξήχθη η κλινική δοκιμή GESS (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03150680) με τη συμμετοχή 1050 ασθενών. Η κατανομή των ομάδων κινδύνου αυτών των ασθενών αποκάλυψε ότι το συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων πάσχει από ανισορροπία κλάσεων. Ο όρος "ανισορροπία κλάσεων" χρησιμοποιείται όταν μέσα σε ένα σύνολο δεδομένων που αποτελείται από διαφορετικές κλάσεις, ο αριθμός των δειγμάτων σε κάθε κλάση διαφέρει σημαντικά. Η ανισορροπία κλάσεων περιορίζει τις προβλεπτικές ικανότητες των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, καθώς οι προβλέψεις τους ευνοούν την κυρίαρχη κλάση κατά την εκπαίδευση του. Αυτό το φαινόμενο θεωρείται σημαντικό πρόβλημα στην ανάπτυξη υπολογιστικών λύσεων για τον βιοϊατρικό τομέα, καθώς ένα μεγάλο ποσοστό ιατρικών συνόλων δεδομένων χαρακτηρίζεται από ανισορροπία, όπως στην περίπτωση του συνόλου δεδομένων για την στεφανιαία νόσο. Αυτή η εργασία παρουσιάζει αναλυτικά το πρόβλημα της ανισορροπίας κλάσεων και τις διάφορες μεθοδολογίες που μπορούν να εφαρμοστούν για την αντιμετώπισή του. Ο πρωταρχικός στόχος αυτής της διατριβής είναι να διερευνήσει την επίδραση των μεθόδων αναδειγματοληψίας στις προβλεπτικές ικανότητες των μοντέλων μηχανικής μάθησης, για τη διάκριση μεταξύ ασθενών χωρίς CAD και με CAD (case study Ι) και την ταξινόμηση του κινδύνου CAD (case study ΙΙ). Ο δεύτερος στόχος αυτής της μελέτης είναι να εντοπίσει τους παράγοντες κινδύνου πίσω από τη διάκριση CAD και την ταξινόμηση των ομάδων κινδύνου με την εφαρμογή τεχνικών Επεξηγήσιμης Τεχνητής Νοημοσύνης (XAI). Τα αποτελέσματα της πειραματικής αξιολόγησης αποκάλυψαν ότι οι τεχνικές υποδειγματοληψίας Edited Nearest Neighbours (ENN) και Random Undersampling (RUS) μπορούν να ενισχύσουν την απόδοση των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για τη δυαδική διάκριση CAD. Η εφαρμογή της αναδειγματοληψίας στη case study ΙΙ έδειξε ότι τα μοντέλα μηχανικής μάθησης παρουσιάζουν καλύτερη απόδοση σε ό,τι αφορά το macrorecall, και οι συνδυασμοί με την τεχνική ENN δείχνουν καλή απόδοση και στο δείκτη macro-precision. Οι τεχνικές ενημερωμένης δειγματοληψίας φαίνεται να προσφέρουν καλύτερες εναλλακτικές λύσεις σε σύγκριση με τις πλήρεις τυχαίες αναδειγματοληψίες με βάση την ανάκληση/ακρίβεια ανά κλάση. Τα ευρήματα της προσέγγισης επεξηγησιμότητας των Shapley values υποδεικνύουν ότι διαφορετικοί παράγοντες κινδύνου επηρεάζουν τη δυαδική ταξινόμηση της no-CAD/CAD και την ταυτοποίηση των ατόμων υψηλού κινδύνου. Η ηλικία και ο θωρακικός πόνος τα χαρακτηριστικά που επηρεάζουν περισσότερα και για τα δύο σενάρια. Από την άλλη, το κάπνισμα βρέθηκε να είναι παράγοντας κινδύνου για την αναγνώριση CAD και η συννοσηρότητα με διαβήτη επηρεάζει το μοντέλο προς την ταξινόμηση υψηλού κινδύνου CAD.
description: Cardiovascular diseases are among the most common causes of death worldwide. Coronary artery disease (CAD) falls under the category of cardiovascular diseases and is particularly responsible for 27% of all deaths related to the cardiovascular system and thus, remains one of the deadliest diseases globally. The primary goal of medicine is to appropriate manage coronary artery disease in the early stages, aiming to avoid dangerous complications. Unfortunately, the early diagnosis of CAD is limited to because of the absence of early-stage symptoms. For that reason, efficiently identifying the at-risk patients non-invasive can be proven a value tool to clinical practice. Machine learning can provide powerful solutions to uncover risk factors and provide predictive models that can stratify the CAD risk. To this direction, the GESS clinical trial (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03150680) was conducted with 1050 enrolled patients. The risk groups distribution of these patients revealed that this dataset suffers from class imbalance. The term “class imbalance” is used when within a dataset composed of different classes, the number of instances in each class significantly differs. Class imbalance limits the predictive abilities of the machine learning algorithms, since their predictions favor the dominant class in the training set, which is the case for the CAD dataset. This phenomenon is considered as major issue in developing data-driven solutions for biomedical field since a huge proportion of medical datasets are characterized by imbalance, which is the case for the CAD dataset. This work presents in detail the class imbalance problem and the different methodologies that can be applied to deal with them. The primary goal of this thesis is to investigate the effect of resampling methods to the predictive capabilities of ML models, for the discrimination between non-CAD and CAD patient (case study I) and CAD risk stratification (case study II). The second goal of this study is to identify the risk factors behind the CAD discrimination and the risk group stratification with the implementation of Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques. The results of the benchmark experimentation revealed that the undersampling techniques Edited Nearest Neihgbours (ENN) and Random Undersampling (RUS) can enhance the performance of ML algorithms for the binary CAD discrimination. The application of resampling in case study II, showed that the ML models demonstrate better performance in respect of macro-recall, and the combinations with the ENN demonstrate good performance also in the case of performance indicator macro-precision. The introduced informed resampling seems to offer better alternatives compared to the complete random resampling based on the recall/precision per class. The findings of Shapley values XAI approach suggest that different risk factors influence the binary classification of no-CAD/CAD and the high-risk individuals’ identification. The age and the chest pain are the most influential features for both scenarios. On the other hand, SMOKING found to be a risk factor for CAD identification and Diabetes mellitus comorbidity influence the model towards the high CAD risk classification.
description: Το Τμήμα Ιατρικής και το Τμήμα Φαρμακευτικής της Σχολής Επιστημών Υγείας του ΑΠΘ, οργανώνουν και λειτουργούν από το χειμερινό εξάμηνο του ακαδημαϊκού έτους 2020-2021 το Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Π.Μ.Σ.) με τίτλο «Ιατρική ακριβείας - Μεταφραστική Έρευνα και Θεραπευτική»