Using Apache Spark for Intelligent Services by Alexis Roos
Prediction of fatal conditions from tumor markers
1. Predikce z´avaˇznosti nemoc´ı pomoc´ı datab´aze
Medicalc
Martin Holeˇcek
Medicalc software s.r.o
Matematicko-fyzik´aln´ı fakulta Univerzity Karlovy v Praze
Nov´e technologick´e centrum Z´apadoˇcesk´e univerzity v Plzni
Fakultn´ı nemocnice Plzeˇn
30. kvˇetna 2016
2. Dostupn´a data
Medicalc
Okem viditeln´a tendence v datech vyˇsetˇren´ı (zelen´a teˇcka -
ˇzij´ıc´ı pacient, ˇcerven´a - neˇzij´ıc´ı) - vˇetˇs´ı hodnoty (na grafu
vpravo) vedou k niˇzˇs´ımu doˇzit´ı.
2 medicalc.cz
3. Statistika
Medicalc
C´ıle
Varovat v pˇr´ıpadˇe z´avaˇzn´ych nemoc´ı
Vyuˇz´ıt uloˇzen´a data pro expertn´ı syst´emy
Za pouˇzit´ı
Anonymizovan´ych dat vyˇsetˇren´ı, pacienta, laboratorn´ıch dat,
datum˚u vyˇsetˇren´ı...
pacienti vyˇsetˇrovan´ı na n´adorov´e markery:
1 962 112 laboratorn´ıch z´aznam˚u
o 156 128 pacientech (142 285 ´uspˇeˇsnˇe vyl´eˇcen´ych)
88 045 z´aznam˚u z toho 300 dn´ı pˇred koncem ˇzivota
3 medicalc.cz
4. N´astroje
Expertn´ı syst´emy
Velik´e mnoˇzstv´ı dat, nezpracovateln´e ˇclovˇekem a
nezaˇraditeln´e do studie.
Bigdata - absence vˇedeck´e studie lze nˇekdy nahradit
velk´ym poˇctem dat
Metody umˇel´e inteligence a dob´yv´an´ı znalost´ı (... nejbliˇzˇs´ı
soused, rozhodovac´ı stromy, ...)
Neuronov´e s´ıtˇe!
...v minul´em stolet´ı zapomenuty pro absenci algoritm˚u a
efektivn´ıho hardware, novˇe pouˇz´ıv´any i pro detekci
obliˇcej˚u, automatick´e ˇr´ızen´ı aut atp.
(... s´ıtˇe s vˇetˇs´ım poˇctem spoj˚u, neˇz s´ıt’ na pozad´ı t´eto
str´anky)
4 medicalc.cz
5. Validace
Neur´aln´ı s´ıt’
Neoptimalizovan´y experiment
Pro pesimistick´y odhad ´uˇcinnosti (tzn. lze zlepˇsit).
Prediktor nevid´ı ˇz´adnou ˇc´ast validaˇcn´ı mnoˇziny!
... 168 820 z´aznam˚u ˇcasov´ych okamˇzik˚u v ˇzivotˇe pacient˚u
(D´ale ’z´avaˇzn´y pˇr´ıpad’ = pouze 300 dn´ı ˇzivota.)
Tr´enovac´ı a validaˇcn´ı mnoˇzina
tr´ening na 126 615 z´aznamech 35 605 pacient˚u
validace na 42 205 (25 %) z´aznamech 3 400 pacient˚u
5 medicalc.cz
6. V´ysledky
Na obr´azku rozloˇzen´ı z´avaˇznosti a chyb prediktoru dle vˇeku pacienta
Pˇresnost celkem 95 %
Pr˚umˇernˇe komplikace
odhaleny 60 dn´ı pˇredem.
Prediktor varuje pˇred
nebezpeˇc´ım, l´ekaˇr urˇc´ı,
kdy zaˇzehn´ano.
... ´Uspˇeˇsnˇejs´ı v predikci
z´avaˇzn´e nemoci (83 %)
neˇz pro predikci
uzdraven´ı (70 %)
6 medicalc.cz
7. V´ysledky pro kritick´e pˇr´ıpady
Na obr´azku rozloˇzen´ı poˇctu z´avaˇzn´ych pˇr´ıpad˚u a chyb prediktoru dle st´aˇr´ı testu.
S ˇcerstvˇejˇs´ımi testy pˇresnost
stoup´a (ˇcerstvˇejˇs´ı testy maj´ı
bohuˇzel tak´e z´avaˇznˇejˇs´ı
pacienti).
7 medicalc.cz
8. Moˇznosti v´yvoje
doplnˇen´ı
Vˇedeck´a spolupr´ace (identifikace laboratorn´ıch v´ysledk˚u,
co maj´ı nejvˇetˇs´ı vliv na pˇresnost)
Zv´yˇsen´ı pˇresnosti prediktoru (pˇrid´an´ı parametr˚u, cross
validation, hyperparameter optimization...)
8 medicalc.cz