Εφαρμογές των νευρωνικών δικτύων, της ROC ανάλυσης και του μοντέλου του Cox σε ιατρικά δεδομένα - Δημητρίου, Έλενα Μαρία (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών, 2016)
Στις μέρες μας η ραγδαία ανάπτυξη της επιστήμης των ηλεκτρονικών υπολογιστών καθώς και η διόγκωση των βάσεων δεδομένων έφερε ως φυσικό επακόλουθο την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών, από το πλήθος δεδομένων που καλούμαστε να επεξεργαστούμε πρακτικά αδύνατη. Με τις κλασσικές μεθόδους της στατιστικής να αδυνατούν να βοηθήσουν στην επίλυση αυτού του ζητήματος η ανάγκη για εναλλακτικές μεθόδους οδήγησε στην ανάπτυξη της επιστήμης της Εξόρυξης Δεδομένων (data mining) η οποία αξιοποιεί μεθόδους από τις επιστήμες της μηχανικής μάθησης, της τεχνητής νοημοσύνης και φυσικά της στατιστικής για την εύρεση συσχετισμών και πληροφοριών μέσα από μάζες δεδομένων με κύριο στόχο την κατασκευή μοντέλων πρόβλεψης σε νέα σύνολα δεδομένων. Η ανάγκη αυτή για πρόβλεψη αποτελούσε για αιώνες συνεχή και επιτακτική ανάγκη του ανθρώπου, η ανάπτυξη των νευρωνικών δικτύων έχει δώσει νέες προοπτικές στις δυνατότητες του ανθρώπου να προβλέπει την εξέλιξη σύνθετων φαινομένων που παλαιότερα ήταν αδύνατο να μοντελοποιηθούν. Αρκετοί τομείς έχουν επωφεληθεί με αυτή την εξέλιξη όπως ο χρηματοοικονομικός τομέας, ο χώρος των επενδύσεων, αλλά κυρίως ο τομέας της ιατρικής. Στην παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζονται μέσω μίας εφαρμογής, στρατηγικές που έχουν αναπτυχθεί προκειμένου να επεκταθούν οι μέθοδοι πρόβλεψης των νευρωνικών δικτύων σε αποκομμένα ιατρικά δεδομένα. Σε μία Monte Carlo μελέτη προσομοίωσης συγκρίνονται τρείς μέθοδοι νευρωνικών δικτύων με το μοντέλο παλινδρόμησης του Cox. Στο πρώτο κεφάλαιο, παρουσιάζεται εκτενώς η έννοια του Data Mining, η διαδικασία που ακολουθείται για την ανακάλυψη γνώσης από βάσεις δεδομένων (Knowledge Discovery from Databases-KDD), γίνεται ιδιαίτερη αναφορά στα σύνολα εκπαίδευσης τα οποία συμβάλλουν στην αρχική ανακάλυψη σχέσεων και στα σύνολα ελέγχου που με τη σειρά τους αξιολογούν τη δυνατότητα πρόγνωσης του μοντέλου. Παρουσιάζονται επίσης οι βασικές κατηγορίες του όπως επίσης και οι τομείς στους οποίους εφαρμόζεται. Το δεύτερο κεφάλαιο αναφέρεται στα Νευρωνικά Δίκτυα, τα οποία αξιοποιώντας αρχές της τεχνητής νοημοσύνης μιμούνται την ικανότητα των νευρώνων του ανθρώπινου εγκεφάλου τόσο στη δομή όσο και στη λειτουργία τους. Παρουσιάζονται τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα όσο αφορά τη δομή και τον τρόπο εκπαίδευσης τους, γίνεται μία ιδιαίτερη μνεία στον απλό αισθητήρα (Perceptron). Ο Πολυεπίπεδος Αισθητήρας (MultiLayer Perceptron, MLP), καθώς και τα Δίκτυα Ακτινικής Συνάρτησης Βάσης (Radial Basis Function Networks, RBF) περιγράφονται επίσης αναλυτικά στο κεφάλαιο αυτό. Το τρίτο κεφάλαιο αφορά την Ανάλυση Επιβίωσης, δηλαδή την ανάλυση δεδομένων διάρκειας ζωής. Αναλύονται οι βασικές έννοιες της Ανάλυσης Επιβίωσης και ιδιαίτερα οι αποκομμένες παρατηρήσεις οι οποίες διαφοροποιούν την Ανάλυση Επιβίωσης από τις άλλες μεθόδους της στατιστικής. Τέλος στο κεφάλαιο αυτό παρουσιάζεται εκτενώς το Μοντέλο Αναλογικού Κινδύνου του Cox (Cox Proportional Hazard Model). Το τέταρτο κεφάλαιο αναφέρεται στις βασικές μέθοδοι της διαγνωστικής έρευνας καθώς επίσης και μέτρα διαγνωστικής ακρίβειας. Στη συνέχεια παρουσιάζονται, οι Καμπύλες Λειτουργικού Χαρακτηριστικού Δείκτη (ROC) οι οποίες αποτελούν μία χρήσιμη τεχνική απεικόνισης και οργάνωσης διάφορων ταξινομητών, με στόχο την επιλογή του καλύτερου με βάση την απόδοσή τους. Επιπλέον, γίνεται ανάλυση κάποιων βασικών εννοιών όπως η ευαισθησία και η ειδικότητα, οι οποίες είναι απαραίτητες για την αξιολόγηση ενός διαγνωστικού ελέγχου και τέλος περιγράφονται κάποια μέτρα απόδοσης όπως το εμβαδό κάτω από την καμπύλη ROC (AUC) και ο δείκτης C (c-index) ή αλλιώς c-statistic. Στο πέμπτο και τελευταίο κεφάλαιο γίνεται η παρουσίαση των αποτελεσμάτων της εφαρμογής με τη σύγκριση της απόδοσης των μεθόδων των νευρωνικών δικτύων σε σχέση με το μοντέλο παλινδρόμησης του Cox.