Developing data mining models to recognize specific clinical factors involved in the progression of disease activity in Greek patients with inflammatory bowel diseases
Creators: name: Γαρδικιώτη, Αγγελική Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: ΙΦΝΕ
Εξόρυξη δεδομένων
Μηχανική μάθηση
IBD ; inflammatory bowel Diseases
Data mining
Machine learning

description: Inflammatory bowel diseases (IBD) are highly heterogeneous, requiring an efficient treatment approach to prevent from debilitating complications and achieve long-term remission. Data mining has been increasingly utilized in the field of medicine to extract valuable insights from large datasets. This study aimed to investigate a cohort of Greek patients diagnosed with IBD, by using machine learning (ML) algorithms to recognize different clinical and patient-centered factors in the disease course. A dataset including 342 patients was used to train and test the ML models. High class imbalance was addressed by experimenting with different dataset pre-processing techniques. The Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and the stratifying under-sampling were employed to manipulate the original training dataset. Custom evaluation metrics were created to address the multifactorial nature of the question, including a mean score for the Area Under the Curve (AUC) and the mean F1 score for both model training and performance assessment tasks, respectively. All models exhibited predictive ability, but the Random Forest (RF) when trained on the original and the SMOTE-derived training set (mean F1 score 0.88 and 0.76, respectively) and the Gradient Boosting Machine (GBM) model when trained on the SMOTE dataset (mean F1 score 0.87) were the top classifiers. From these models: the absolute difference in the C- reactive protein (CRP) levels and the change in the defecation regulation, as reported by the patient, between the two time points of the study were extracted as the most important features driving the predictions for the correspondent models (trained on original and SMOTE dataset). CRP fluctuations have been widely identified in literature to be strong indicators of IBD inflammation in activity. The change of bowel habits could also indicate alterations in IBD status. The above conclusions highlight the potential of ML data mining in investigating large datasets and extracting useful clinical information.
description: Τα φλεγμονώδη νοσήματα του εντέρου (ΙΦΝΕ) αποτελούν εξαιρετικά ετερογενή και απαιτούν μια αποτελεσματική θεραπευτική προσέγγιση για την πρόληψη εξουθενωτικών επιπλοκών και την επίτευξη μακροχρόνιας ύφεσης. Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο στον τομέα της ιατρικής για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Η παρούσα μελέτη αποσκοπεί στη διερεύνηση μιας κοόρτης Ελλήνων ασθενών που διαγνώστηκαν με ΙΦΝΕ, με τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) για την αναγνώριση διαφορετικών κλινικών και ασθενοκεντρικών παραγόντων στην πορεία της νόσου. Ένα σύνολο δεδομένων που περιλάμβανε 342 ασθενείς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευση και τη δοκιμή των μοντέλων ML. Η υψηλή ανισορροπία των κλάσεων αντιμετωπίστηκε με διαφορετικές τεχνικές προ-επεξεργασίας του συνόλου των δεδομένων. Για τον χειρισμό του αρχικού συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης χρησιμοποιήθηκαν η τεχνική συνθετικής υπερδειγματοληψίας μειοψηφιών (SMOTE) και η στρωματοποιημένη υποδειγματοληψία. Δημιουργήθηκαν προσαρμοσμένες μετρικές αξιολόγησης για την αντιμετώπιση της πολυπαραγοντικής φύσης του ερωτήματος, συμπεριλαμβανομένης μιας μέσης βαθμολογίας για την περιοχή κάτω από την καμπύλη (AUC) και της μέσης βαθμολογίας F1 για τις δύο εργασίες εκπαίδευσης μοντέλων και αξιολόγησης των επιδόσεων, αντίστοιχα. Όλα τα μοντέλα παρουσίασαν προγνωστική ικανότητα, αλλά το μοντέλο Random Forest (RF) όταν εκπαιδεύτηκε στο αρχικό σύνολο δεδομένων και στο σύνολο δεδομένων SMOTE (μέση βαθμολογία F1 0,88 και 0,76, αντίστοιχα) και το μοντέλο Gradient Boosting Machine (GBM) όταν εκπαιδεύτηκε στο σύνολο δεδομένων SMOTE (μέση βαθμολογία F1 0,87) ήταν οι κορυφαίοι ταξινομητές. Από αυτά τα μοντέλα: η απόλυτη διαφορά στα επίπεδα της C-αντιδρώσας πρωτεΐνης (CRP) και η αλλαγή στη ρύθμιση των κενώσεων, όπως αναφέρθηκε από τον ασθενή, μεταξύ των δύο χρονικών σημείων της μελέτης εξήχθησαν ως τα σημαντικότερα χαρακτηριστικά που οδήγησαν τις προβλέψεις για τα αντίστοιχα μοντέλα (εκπαιδευμένα στο αρχικό σύνολο δεδομένων και στο σύνολο δεδομένων SMOTE). Οι διακυμάνσεις της CRP έχουν αναγνωριστεί ευρέως στη βιβλιογραφία ως ισχυροί δείκτες της φλεγμονής της ΙΦΝΕ κατά τη δραστηριότητα. Η αλλαγή των συνηθειών του εντέρου θα μπορούσε επίσης να υποδεικνύει μεταβολές στην κατάσταση της ΙΦΝΕ. Συνολικά, φαίνεται ότι η εξόρυξη δεδομένων με αλγορίθμους μηχανικής μάθησης μπορεί να χρησιμοποιηθεί στο μέλλον για τη διερεύνηση μεγάλων συνόλων δεδομένων και την εξαγωγή χρήσιμων κλινικών πληροφοριών.