Naslov
Korist stroja za učenje u predviđanju relapsa IgA vaskulitisa kod djece
(Usefulness of learning machine for relapse prediction in children with IgA vasculitis)

Autori
Šapina, Matej ; Šestan, Mario ; Kifer, Nastasia ; Batnožić Varga, Mateja ; Held, Martina ; Sršen, Saša ; Ovuka, Aleksandar ; Frković, Marijan ; Gagro, Alenka ; Jelušić, Marija

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
Reumatizam, 68 (2021), Suppl 1 / - , 2021, 61-61

Skup
23. godišnji kongres Hrvatskog reumatološkog društva

Mjesto i datum
Rovinj, Hrvatska, 14.10.2021. - 17.10.2021

Vrsta sudjelovanja
Poster

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
IgA vaskulitis ; relaps ; stroj za učenje
(IgA vasculitis ; relaps ; learning machine)

Sažetak
Uvod. IgA vaskulitis (IgAV) najčešći je sistemski vaskulitis u djece. Ključno kliničko obilježje bolesti je purpurični osip koji pretežno zahvaća donje ekstremitete popraćen difuznom boli u trbuhu, zahvaćanjem zglobova, nefritisom i/ili odlaganjem IgA depozita u bioptičkim uzorcima (kože, crijeva, bubrega). IgAV je većinom samoograničavajuća bolest povoljnog ishoda, ipak relapsi su mogući i nisu rijetki. Cilj istraživanja je procijeniti korist algoritama za nadzirano strojno učenje (SU) u identifikaciji onih bolesnika koji bi mogli razviti relaps IgAV. Ispitanici i metode. Veliki skup prediktivnih varijabli vezanih uz demografske varijable, povijest kliničke slike, simptoma, laboratorijskih nalaza i lijekova iskorišten je za početno prikupljanje podataka u razvoju prediktivnog modela strojnog učenja (SU). Nakon pripreme podataka, rukovođenja vrijednostima koje nedostaju i podacima koji nisu uravnoteženi istrenirani su, unakrsno provjereni i testirani modeli stroja za slučajni odabir (SSO) i stroja za podršku s polinomskom jezgrom (SPPJ). Rezultati. Pilot istraživanje obuhvatilo je 539 djece s IgAV-om (260 muške i 279 ženske) s medijanom dobi od 6.17 (4.42–8.75) godina. Među njima, 78.11% imalo je zahvaćene zglobove, 44.53% imalo je zahvaćen probavni sustav, a u 18.92% razvio se nefritis. Atipični raspored purpuričnog osipa (koji nije na donjim ekstremitetima kao ni generalizirani osip od početka bolesti) imalo je 5.19% bolesnika s IgAV-om dok je njih 8.91% imalo perzistirajući purpurični osip duži od mjesec dana. Incidencija recidiva IgAV bila je 10.2%. SSO model pokazao je sveukupnu točnost od 95% s osjetljivošću od 100% i specifičnost od 94.48%. SPPJ model pokazao je točnost od 87.58% s osjetljivošću od 100% i specifičnost od 86.21%. Prisutnost perzistirajućeg purpuričnog osipa se u oba modela pokazala kao najkorisnija prediktivna varijabla. Prediktivne varijable zajedničke za oba modela također su uključivale i prisutnost purpuričnog osipa na atipičnim mjestima, dob i nefritis. Zaključak. Rezultati ovog pilot istraživanja pokazuju obećavajuću primjenu stroja za učenje i to kao korisnu pomoć u predviđanju skupine bolesnika rizične za razvoj relapsa IgAV. Potpora: Projekt Hrvatske zaklade za znanost IP- 2019-04-8822.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kliničke medicinske znanosti

POVEZANOST RADA