Методи Data Mining та машинне навчання як засоби аналізу стану пацієнтів та ускладнень захворювань за клінічними даними

Анотація

У статті досліджено можливості застосування методів Data Mining та машинного навчання для аналізу клінічних даних у контексті складних медичних станів, що характеризуються високою гетерогенністю перебігу та підвищеним ризиком ускладнень. Актуальність роботи зумовлена стрімкою цифровізацією системи охорони здоров’я, зростанням обсягів медичної інформації, а також необхідністю впровадження персоналізованих підходів до діагностики, лікування та реабілітації пацієнтів. Особливу увагу приділено аналізу даних у педіатричній практиці та ендокринології, де традиційні статистичні методи не завжди є достатніми для виявлення складних нелінійних залежностей. Об’єктом дослідження стали дві клінічні когорти: діти віком від шести місяців до шістнадцяти років із захворюваннями дихальної системи на тлі посттравматичного стресового розладу та дорослі пацієнти з цукровим діабетом 1-го типу з різними ускладненнями перебігу захворювання. У межах дослідження застосовано комплексний підхід, що поєднує методи дескриптивної статистики з алгоритмами машинного навчання, зокрема ансамблевими моделями, методами оцінки важливості ознак та кластерним аналізом. Для педіатричної вибірки проаналізовано взаємозв’язки між тяжкістю бронхіту, частотою гострих респіраторних вірусних інфекцій, показниками посттравматичного стресу, розладами сну, інтегральним показником якості життя та інтенсивністю бойових дій у регіоні проживання. Для когорти пацієнтів із цукровим діабетом 1-го типу виконано аналіз ускладнень перебігу захворювання із застосуванням методів класифікації та кластеризації, що дало змогу виявити внутрішню стратифікацію ризиків навіть у межах бінарно заданих клінічних ознак. Результати дослідження демонструють, що використання методів машинного навчання дозволяє не лише підвищити точність аналізу клінічних даних, а й ідентифікувати приховані групи пацієнтів із різним ступенем тяжкості стану та потенційним ризиком розвитку ускладнень. Запропонований підхід може бути використаний як інструмент підтримки прийняття клінічних рішень, а також як основа для подальших досліджень у напрямі персоналізованої та превентивної медицини