Machine learning augmented diagnostic testing to identify sources of variability in test performance
Christopher J. Banks, Aeron Sanchez, Vicki Stewart, Kate Bowen, Thomas Doherty, Oliver Tearne, Graham Smith, Rowland R. Kao
可以检测临床前或亚临床感染的诊断测试,是我们控制传染病的武器军械库中最强大的工具之一。 为改善人类、植物和动物疾病的诊断测试付出了相当大的努力,包括针对更有可能被感染的个人使用诊断测试的策略。 我们使用机器学习来评估周围的风险环境,根据该环境,应用诊断测试来增强其解释。 我们开发此方法可预测牛群中牛结核病事件的发生,利用非常详细的检测记录的可用性。 我们表明,在不影响测试特异性的情况下,可以提高测试敏感性,以便检测到的受感染牛群的比例提高超过5个百分点,或仅在皮肤测试检测到的一年中检测到的240个额外受感染的牛群。 我们还使用特征重要性测试来评估风险因素的权重。 虽然许多因素与事件风险增加有关,但值得注意的是,有几个因素表明,在一些牛群中,感染的风险较高。
Diagnostic tests that can detect pre-clinical or sub-clinical infection, are one of the most powerful tools in our armoury of weapons to control infectious diseases. Considerable effort has been paid to improving diagnostic testing for human, plant and animal diseases, including strategies for targeting the use of diagnostic tests towards individuals who are more likely to be infected. We use machine learning to assess the surrounding risk landscape under which a diagnostic test is applied to au...