Журнал инфекционных заболеваний и профилактической медицины
Открытый доступ

Абстрактный

Применение методов интеллектуального анализа данных в диагностике туберкулеза (ТБ): сравнение эффективности многослойной персептронной нейронной сети (MLP) и адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS)

Азамоссадат Хоссейни, Хамид Могаддаси, Реза Рабии, Сара Мохеби Мушаи

Предыстория: Методы добычи данных для диагностики заболеваний помогают прогнозировать и контролировать различные заболевания, включая туберкулез (ТБ). Целью данного исследования было сравнение эффективности двух основных моделей диагностики туберкулеза: MLP (многослойная персептронная нейронная сеть) и ANFIS (адаптивная нейро-нечеткая система вывода), чтобы выяснить, какая модель, основанная на добыче данных, более эффективна для выявления туберкулеза.

Материалы и методы: В этом аналитическом исследовании использовалась база данных для стационарных пациентов в специализированной больнице для лечения заболеваний легких и дыхательных путей. База данных включала 1159 записей, из которых 599 записей принадлежали инфицированным туберкулезом пациентам и 560 записей неинфицированным пациентам. С помощью 13 факторов, эффективных для диагностики заболевания, и использования набора записей о туберкулезе были протестированы и оценены две модели MLP и ANFIS. Наконец, с помощью теста отношения две модели были сравнены на основе их значений AUC, чтобы увидеть, какая из них более эффективна. Также были сравнены чувствительность, специфичность, точность и RMSE двух моделей.

Результаты: Эффективность MLP составила 0,9921, а эффективность ANFIS — 0,8572. Чувствительность, специфичность, точность и RMSE MLP составили 93,50%, 94,80%, 94,30% и 0,1788 соответственно. Эти значения для ANFIS составили 79,60%, 92,60%, 85,63% и 0,3345 соответственно. Согласно этим результатам, наблюдалась значительная разница между уровнями эффективности моделей MLP и ANFIS (p-значение˂0,0001).

Заключение: MLP показал более высокое значение AUC по сравнению с ANFIS. Результаты также показали более высокую чувствительность, специфичность и точность, но более низкую RMSE для MLP. В целом, MLP оказался лучше ANFIS для диагностики туберкулеза.