FWO-ARRS projekt

(2019-2022)

Iz preprinta naprednega preglednega člnaka

Izboljšanje razumljivosti in napovedne zmogljivosti modelov za oceno tveganja in podporo odločanju v kliničnem okolju

Glavna institucija gostiteljica: KU Leuven
Vodja: Katrien Verbert (KU Leuven, Odsek za informatiko)

Tuja institucija gostiteljica: Univerza v Mariboru
Vodja: Gregor Stiglic (UM, Fakulteta za zdravstvene vede)

Spletna referenca na Informacijskem sistemu o raziskovalni dejavnosti v Sloveniji (SICRIS).

Povzetek
Nedavno ponovno odkrite in močno izboljšane metode nevronskih mrež, imenovane globoke nevronske mreže, postajajo vse bolj priljubljene kot napovedno orodje na različnih področjih zdravstva. Pokazalo se je, da globoke nevronske mreže večkrat presegajo manj zapletene modele napovedovanja, zlasti v primerih kjer je potreben inženiring spremenljivk. Po drugi strani pa ocena tveganja na podlagi globokih nevronskih mrež omogoča zelo omejeno interpretacijo dobljenih rezultatov s strani zdravstvenih strokovnjakov ali pacientov. Za reševanje tega izziva bo projekt raziskal vložitev modelov globokih nevronskih mrež in izvzem spremenljivk z metodami vizualne analitike. Vizualna analitika (VA) združuje avtomatizirano analizo z metodami vizualizacije, da bi dobili vpogled v zapletena podatkovja in interpretabilnost modelov. Natančneje bomo raziskali, kako lahko oblikujemo, razvijamo in ocenjujemo interaktivne tehnike vizualne analitike na podlagi različnih napovednih modelov za oceno tveganja pri kroničnih bolezni, kot sta diabetes tipa 2 (DT2) in kardiovaskularne bolezni (KVD).

Splošni cilj je dvojen:

  1. pojasniti napovedi in negotovost teh napovedi zdravstvenim strokovnjakom, ki bo služila kot podpora pri odločanju in povečanje zaupanja uporabnikov ter

  2. vključitev vnosa in povratnih informacij končnih uporabnikov v postopek predvidevanja, kot so manjkajoče laboratorijske vrednosti in optimizacija parametrov. Pristop bo ovrednoten v dveh podrobnih študijah uporabnikov v kliničnih okoljih.

Aziz Sheikh
Aziz Sheikh
Chair of Primary Care Research and Development

Sorodno