Predikce mrtvice prostřednictvím internetových vyhledávacích dotazů

V této studii budeme analyzovat dotazy Google pacientů hospitalizovaných v Tel-Aviv Sourasky Medical Center s cévní mozkovou příhodou v letech 2016-2020. po formálním vyplnění podepsaného formuláře informovaného souhlasu si subjekty, které udělily souhlas, osobně vyžádají svá vyhledávací data ze služby Export dat Google až 2 roky před až jeden rok po mrtvici a poskytnou přístup výzkumníkům vytvořením jednorázového souboru těchto údajů. data a jejich sdílení s výzkumníky. Po informovaném souhlasu budou data z dotazů Google extrahována účastníky pomocí služby Google „Take Out“, a to až 2 roky před mrtvicí do jednoho roku po mrtvici. Kontrolní skupiny se budou skládat z pacientů s diagnózou akutního infarktu myokardu (IM) a manželů pacientů bez IM/mrtvice. Nábor bude primárně ze dvou ústavně schválených databází CMP a akutního IM. Celkem bude nabráno 450 účastníků, 150 v každé skupině, na základě předchozích zkušeností s minimálně velkým datovým souborem protokolů dotazů potřebných k sestavení modelu a testování jeho výkonu.

Anonymita bude zaručena několika způsoby; přístup k datům Export dat Google bude omezen na minimální částku potřebnou k provedení výzkumu a bude poskytnut pouze členům týmu pro analýzu dat na Tel-Avivské univerzitě, zatímco přístup k lékařským datům bude poskytován pouze výzkumníkům z Tel-Aviv Sourasky Medical Center. Kromě toho budou členové partnerského týmu univerzity v Tel Avivu povinni zdržet se jakýchkoli pozitivních pokusů o identifikaci subjektů účastnících se studie. Všechna data sdílená s Tel-Avivskou univerzitou budou uložena na místním, šifrovaném pevném disku. Na konci projektu budou data vymazána z počítačů Tel-Avivské univerzity.

Náš dříve vyvinutý model strojového učení, který byl schopen předpovídat mrtvici u subjektů ve srovnání s kontrolami odpovídající věku s plochou pod křivkou (AUC) 0,972, což znamená pozitivní prediktivní hodnotu 52,7 % při míře falešně pozitivních 1 % , budou použity k předpovědi pro každý den pravděpodobnosti, že osoba v daný den prodělá mrtvici. Toto bude porovnáno se známým datem mrtvice nebo infarktu myokardu. Měřítkem výkonu bude provozní křivka přijímače (ROC) detekce a odpovídající plocha pod křivkou (AUC). Kromě toho bude nový model trénován pomocí shromážděných dat a testován podobně, i když pomocí 10násobné křížové validace. Citlivost a specificita detekce mrtvice bude odvozena.