Ocena Prawdopodobieństwa Migreny Następnego Dnia z Wykorzystaniem Uczenia Maszynowego

Zestaw analityczny obejmuje pacjentów z migreną, którzy korzystali z aplikacji Nerivio do raportowania ataków migreny i/lub związanych z nimi objawów i/lub informacji dotyczących migreny.

Zbiór danych odbywa się za pośrednictwem aplikacji Nerivio (Nerivio®). Podczas rejestracji w aplikacji pacjenci wyrażają zgodę na zbieranie zanonimizowanych danych do celów badawczych i podają informacje demograficzne. Uczestnicy mogą dobrowolnie zgłaszać charakterystykę wyjściową, taką jak czas rozpoczęcia leczenia w stosunku do początku ataku, ból głowy, niepełnosprawność funkcjonalną oraz obecność/brak objawów towarzyszących migrenie, a także wyniki leczenia 2 godziny po leczeniu. Wszystkie dane są przechowywane na bezpiecznym serwerze zgodnym z HIPAA.

Algorytm będzie trenowany na danych na poziomie użytkownika. Zbiór danych będzie strukturyzowany jako tabelaryczna macierz, gdzie kolumny reprezentują cechy związane z ryzykiem, a wiersze reprezentują obserwacje użytkownik-dzień. Zbiór cech (X) służy jako zmienne wejściowe, podczas gdy etykieta występowania migreny (Y) jest docelowym wynikiem. Zbiór cech (X) można podzielić na cztery grupy według źródła danych:

Dane demograficzne - wiek i płeć zostały zgłoszone przez użytkowników za pośrednictwem aplikacji podczas rejestracji. Kraj użytkownika jest identyfikowany na podstawie adresu IP.

Dane z kwestionariuszy - cechy będące odpowiedziami pacjenta na dzienniczek codzienny lub kwestionariusz przed leczeniem. Obejmują one nasilenie bólu głowy, niepełnosprawność funkcjonalną, przyjmowanie leków, aurę, czas trwania bólu i objawy prodromalne. Dane dotyczące objawów prodromalnych są zbierane za pomocą pytania wielokrotnego wyboru z 14 predefiniowanymi odpowiedziami.

Dane pogodowe - cechy środowiskowe oparte na lokalizacji geograficznej użytkowników. Obejmują one ciśnienie atmosferyczne, temperaturę, wskaźnik ciepła, wskaźnik UV, wiatr, wilgotność i opady.

Obliczone cechy - cechy obliczane na podstawie wspomnianych zebranych danych. Obejmują one średnie, częstotliwości, liczbę kolejnych dni itp.

Definicja etykiety (Y) - Zmienna docelowa (Y) będzie definiowana przy użyciu codziennych wpisów do dziennika i kwestionariuszy przed leczeniem. Pole "migrena następnego dnia" służyło jako wynik docelowy. Wartość 1 (dzień z migreną) będzie przypisana, jeśli migrena została zgłoszona w kolejnym dniu kalendarzowym; wartość 0 (dzień bez migreny) będzie przypisana, jeśli migrena nie została zgłoszona. Brakujące wartości zachowano jako null, aby uchwycić potencjalne informacje zawarte w ich nielosowym występowaniu.

Dzień jest klasyfikowany jako dzień z migreną (Y = 1), jeśli spełnione są oba następujące warunki: A) Poziom bólu głowy został zgłoszony jako łagodny, umiarkowany lub ciężki w dzienniczku lub kwestionariuszu przed leczeniem. B) Obecny był co najmniej jeden dodatkowy wskaźnik migreny: przyjęcie leku związanego z migreną lub zgłoszenie światłowstrętu, fonofobii, nudności i/lub wymiotów, lub aury w dzienniczku lub kwestionariuszu przed leczeniem.

Do oceny wydajności modelu wykorzystano następujące standardowe miary wyników ML:

Precyzja - odsetek dni z migreną poprawnie przewidzianych spośród wszystkich przewidzianych dni.

Dokładność - odsetek dni poprawnie przewidzianych (z migreną i bez migreny) spośród wszystkich przewidzianych dni.

Czułość (zwana również współczynnikiem recall) - odsetek dni z migreną poprawnie przewidzianych spośród wszystkich dni z migreną.

Swoistość - odsetek dni bez migreny poprawnie przewidzianych spośród wszystkich dni bez migreny.

Pole pod krzywą (AUC) - prawdopodobieństwo, że model sklasyfikuje dzień z migreną wyżej niż dzień bez migreny, na podstawie przewidywanych wyników ryzyka (podsumowując zdolność modelu do rozróżnienia między dniami z migreną i bez migreny we wszystkich progach klasyfikacji).

F1 score - równowaga między poprawnie przewidzianymi dniami z migreną a unikaniem błędnie przewidzianych dni z migreną, łącząc czułość i precyzję w jednej mierze.