Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Идентификатор DOI: 10.34219/2306-3645-2024-14-3-61-68
Ключевые слова: epilepsy, laboratory data, statistical analysis, correlation, decision tree, random forest, эпилепсия, лабораторные данные, статистический анализ, корреляция, дерево решений, случайный лес
Аннотация: Исследование посвящено применению алгоритмов обработки медицинских табличных данных пациентов с эпилепсией. Выполнен анализ набора данных пациентов с эпилепсией для поиска корреляции между особенностями заболевания (видом эпилепсии и фармакорезистентностью) и показателями крови микроРНК (miRNA). В результате выявлено, что miR-134 (Показать полностью1) может рассматриваться, как биомаркер для определения вида эпилепсии. Построена прогностическая модель для классификации вида эпилепсии по показателю miR-134 (1) - дерево решений. Для прогноза фармакорезистентности построена модель случайного леса, где признаками являются 9 показателей miRNA. The study is devoted to the use of algorithmsfor processing medical tabular data of patients with epilepsy. A data set ofpatients with epilepsy was analyzed to searchfor a correlation between the characteristics of the disease (type of epilepsy and drug resistance) and blood microRNA (miRNA) indicators. As a result, it was revealed that miR-134 (1) can be considered as a biomarker for determining the type of epilepsy. A prognostic model was built to classify the type of epilepsy according to the miR-134 indicator (l)-a decision tree. To predict pharmacoresistance a random forest model was built where thefeatures are 9 miRNA indicators.
Журнал: Медицина и высокие технологии
Выпуск журнала: № 3
Номера страниц: 61-68
ISSN журнала: 23063645
Место издания: Москва
Издатель: Общественная организация Московское отделение "Качество информационных технологий в системах управления" Академии проблем качества, ГУП «Отраслевой научно-практический комплекс «Здоровье», ООО «Инкеля»