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首页> 外文会议>23rd IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems >SVM-enabled prognostic method for clinical decision making: The use of CD4 T-cell level and HIV-1 viral load for guiding treatment initiation and alteration
【24h】

SVM-enabled prognostic method for clinical decision making: The use of CD4 T-cell level and HIV-1 viral load for guiding treatment initiation and alteration

机译：支持SVM的临床决策预后方法：使用CD4 T细胞水平和HIV-1病毒载量指导治疗的开始和改变

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Papers with focus on biomedical data analysis have investigated the initiation of HIV treatment on the basis of several factors including the patient's clinical and immunological state, mental health and the likelihood of adherence to treatment. Here we focus on a different domain, namely the decision whether to change treatment based on sequential laboratory test indicators of the patient. In this paper, we give attention to CD4 and blood viral load-based parameters since they have been shown to be significant disease indicators. We develop an SVM-based method and show that our method provides results consistent with guidelines built on clinical knowledge of the impact of various factors on treatment response, and more importantly, indicates which factors contribute the most to the decision via bootstrap analysis. Among our findings are that CD4 T-cells and HIV-1 viral load absolute levels are strong contributors, while CD4 T-cell and blood viral load sequential changes are weaker contributors.
机译：专注于生物医学数据分析的论文已经基于包括患者的临床和免疫状况，心理健康以及坚持治疗的可能性在内的几个因素研究了HIV治疗的启动。在这里，我们专注于一个不同的领域，即是否根据患者的连续实验室测试指标来决定是否更改治疗。在本文中，我们将注意力集中在基于CD4和血液病毒载量的参数上，因为它们已被证明是重要的疾病指标。我们开发了一种基于SVM的方法，并表明我们的方法提供的结果与基于各种因素对治疗反应的影响的临床知识所建立的准则相一致，更重要的是，通过引导分析指出了哪些因素对决定的贡献最大。在我们的发现中，CD4 T细胞和HIV-1病毒载量的绝对水平是重要的贡献者，而CD4 T细胞和血液病毒载量的顺序变化是较弱的贡献者。

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