గైనకాలజీ & ప్రసూతి శాస్త్రం
అందరికి ప్రవేశం
ISSN: 2161-0932
ISSN: 2161-0932
రైన్‌హార్ట్ జాన్
నేపధ్యం: IVF ప్రాక్టీస్‌లో క్లినికల్ డెసిషన్ మేకింగ్ డైలమాలు ప్రత్యేకించి గుర్తించదగినవి, పెద్ద డేటాసెట్‌లు తరచుగా రూపొందించబడతాయి, దీని వలన వైద్యులు చికిత్స ఎంపికలను తెలియజేసే అంచనాలను రూపొందించవచ్చు. ఈ అధ్యయనం రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ పిండాలు బదిలీకి అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు కవలల ప్రమాదాన్ని గుర్తించడానికి IVF డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించింది. చాలా వర్గీకరణదారులు ఖచ్చితత్వం యొక్క అంచనాలను అందించగలిగినప్పటికీ, ఈ అధ్యయనం ఖచ్చితత్వం మరియు ఏరియా అండర్ ది కర్వ్ (AUC) ద్వారా వర్గీకరణదారులను పోల్చడం ద్వారా మరింత ముందుకు సాగింది.
పద్ధతులు: 140కి పైగా IVF క్లినిక్‌ల ద్వారా ఉపయోగించబడే మరియు 135,000 IVF చక్రాలను కలిగి ఉన్న పెద్ద ఎలక్ట్రానిక్ మెడికల్ రికార్డ్ సిస్టమ్ నుండి అధ్యయన డేటా తీసుకోబడింది. డేటాసెట్ 88 వేరియబుల్స్ నుండి 40కి తగ్గించబడింది మరియు రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ బ్లాస్టోసిస్ట్ పిండాలు సృష్టించబడిన IVF యొక్క ఆ చక్రాలను మాత్రమే చేర్చింది. కింది వర్గీకరణలు ఖచ్చితత్వం మరియు AUC పరంగా పోల్చబడ్డాయి: సాధారణీకరించిన సరళ నమూనా, సరళ వివక్షత విశ్లేషణ, చతురస్రాకార వివక్షత విశ్లేషణ, K-సమీప పొరుగువారు, మద్దతు వెక్టార్ యంత్రం, యాదృచ్ఛిక అడవులు మరియు బూస్టింగ్. కొత్త మోడల్‌ను రూపొందించడానికి వర్గీకరణదారుల నుండి అంచనాలను ఉపయోగించడానికి ఒక స్టాకింగ్ సమిష్టి అభ్యాస అల్గోరిథం కూడా వర్తించబడింది.
ఫలితాలు: సమిష్టి వర్గీకరణ అత్యంత ఖచ్చితమైనది అయితే, ఇతర వర్గీకరణదారుల కంటే వర్గీకరణదారులు ఏవీ గణనీయంగా ఉన్నతమైనవిగా లేవు. వర్గీకరణదారుల కోసం బూస్టింగ్ పద్ధతులు పేలవంగా పనిచేశాయని పరిశోధనలు సూచించాయి; లాజిస్టిక్ మరియు లీనియర్ డిస్క్రిమినెంట్ అనాలిసిస్ క్లాసిఫైయర్‌లు క్వాడ్రాటిక్ డిస్క్రిమినెంట్ అనాలిసిస్ క్లాసిఫైయర్ కంటే మెరుగ్గా పనిచేశాయి మరియు సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషిన్ దాదాపుగా ట్రీ క్లాసిఫైయర్‌ను ప్రదర్శించింది. AUC ఫలితాలు ఖచ్చితత్వం కోసం పోలికలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయి. 588 పరిశీలనలను కలిగి ఉన్న వేరే డేటాసెట్‌ని ఉపయోగించి బాహ్య ధ్రువీకరణ కూడా నిర్వహించబడింది. అన్ని మోడల్‌లు బాహ్య ధ్రువీకరణ డేటాసెట్‌ను ఉపయోగించి మెరుగ్గా పనిచేశాయి, యాదృచ్ఛిక అటవీ వర్గీకరణ ఇతర వర్గీకరణ కంటే మెరుగ్గా పని చేస్తుంది.
తీర్మానాలు : ఈ ఫలితాలు వైద్యపరమైన నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలో పెద్ద డేటా విలువైనదిగా ఉండగలదనే అభిప్రాయానికి మద్దతు ఇస్తుంది; కానీ ఏ ఒక్క స్టాటిస్టికల్ అల్గోరిథం అన్ని డేటాబేస్‌లకు గరిష్ట ఖచ్చితత్వాన్ని అందించదు. అందువల్ల, నిర్దిష్ట డేటా సెట్‌కు ఏ అల్గారిథమ్‌లు అత్యంత ఖచ్చితమైనవో గుర్తించడానికి వివిధ డేటాసెట్‌లకు పరిశోధన అవసరం. ఈ పరిశోధనలు పెద్ద మొత్తంలో డేటాకు ప్రాప్యత ఉన్న వైద్యులు రోగి సంరక్షణకు కీలకమైన ప్రాముఖ్యత కలిగిన బలమైన క్లినికల్ సమాచారాన్ని రూపొందించడానికి అధునాతన అంచనా విశ్లేషణ నమూనాలను ఉపయోగించవచ్చనే ఆవరణను నొక్కి చెబుతున్నాయి.