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从时间依赖和时间独立的数据中学习动态贝叶斯网络:揭示肌萎缩性侧索硬化症的疾病进展( Learning dynamic Bayesian networks from time-dependent and time-independent data: Unraveling disease progression in Amyotrophic Lateral Sclerosis )
T Leo SC Madeira M Gromicho MD Carvalho AM Carvalho
肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种导致患者迅速丧失运动神经元的神经退行性疾病。该病的特点是快速功能损害和通气功能下降，导致大多数患者死于呼吸衰竭。为了估计患者何时应该获得通气支持，充分描述疾病进展是有帮助的。为此，我们使用动态贝叶斯网络(DBNs)，这是一种机器学习模型，它以图形方式表示变量之间的条件依赖关系。然而，标准的DBN框架只包括动态（时间相关）变量，而大多数ALS数据集具有动态和静态（时间无关）观测。因此，我们提出了sdtDBN框架，它学习静态和动态变量的最优DBN。除了从数据中学习DBNs，该框架的变量个数复杂度为多项式时间，使得用户可以在学习的DBNs中插入先验知识并进行推理。我们使用sdtDBNs从葡萄牙ALS数据集中研究了1214例患者的进展。首先，我们预测了病人咨询中的每一个功能指标的值，取得了与最先进的研究相竞争的结果。然后，我们确定每个变量对患者获得通气支持前后下降的影响。这些有洞察力的信息可以引导临床医生在评估患者时特别关注特定的变量，从而改善预后。ALS的病例研究表明sdtDBNs是一个有希望的预测和描述工具，它也可以应用于评估其他疾病的进展，给出时间依赖和时间独立的临床观察。
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