Модифицированное дерево решений как инструмент интерпретации прогностических моделей машинного обучения в клинической медицине

Разработан модифицированный метод дерева решений, основанный на многоуровневой категоризации предикторов и выделении факторов риска внутригоспитальной летальности. При построении дерева решений поиск разделяющих условий выполняется только по факторам риска. Метод апробирован на примере прогнозирования внутригоспитальной летальности у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST. Установлено, что модифицированное дерево решений имеет лучшие показатели качества прогноза и более простую структуру, чем классическое дерево решений. Разработанная модель упрощает извлечение продукционных правил, объясняющих генерируемые моделями заключения. Использование выделенных продукционных правил, наряду с непрерывными предикторами, позволяет значительно повысить качество прогноза. Модель на основе модифицированного алгоритма дерева решений является эффективным прогностическим инструментом, позволяющим с высокой точностью оценить вероятность внутригоспитальной летальности у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST и дать клиническую интерпретацию результатам прогноза.