Phát Hiện Bệnh Thận Mãn Tính Bằng Machine Learning: Dự Đoán Sớm với NephroPredict
Bệnh thận mãn tính (CKD) là một vấn đề sức khỏe toàn cầu ảnh hưởng đến hàng triệu người trên thế giới. Phát hiện sớm là rất quan trọng, vì can thiệp kịp thời có thể giảm đáng kể nhu cầu chạy thận nhân tạo và ghép thận. Trong bối cảnh này, NephroPredict ra đời như một dự án sử dụng machine learning nhằm cung cấp giải pháp hiệu quả cho việc phát hiện sớm CKD thông qua dữ liệu lâm sàng và phòng thí nghiệm.
Mục Tiêu Dự Án
- Mục tiêu: Phát hiện sớm CKD bằng cách sử dụng các mô hình machine learning dự đoán.
- Tập dữ liệu: Tập dữ liệu bệnh thận mãn tính (UCI Repository).
- Cách tiếp cận: Triển khai nhiều mô hình ML như Hồi quy logistic, KNN, SVM, Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên.
- Tối ưu hóa: Áp dụng tuning tham số (GridSearchCV) để cải thiện hiệu suất mô hình.
- Chỉ số đánh giá: Độ chính xác, độ chính xác thực tế, độ hồi phục, điểm F1 và điểm kẻ chéo.
Các Thuộc Tính Sử Dụng
Tập dữ liệu bao gồm các thuộc tính y tế quan trọng, bao gồm:
- Huyết áp (Bp)
- Trọng lực riêng (Sg)
- Albumin (Al)
- Đường huyết (Su)
- Hồng cầu (Rbc)
- Nitơ urê trong máu (Bu)
- Creatinine huyết thanh (Sc)
- Natri (Sod)
- Kali (Pot)
- Hemoglobin (Hemo)
- Số lượng bạch cầu (Wbcc)
- Số lượng hồng cầu (Rbcc)
- Tăng huyết áp (Htn)
- Lớp (Biến mục tiêu)
Các Mô Hình & Kết Quả
Các mô hình sau đã được triển khai và so sánh trước và sau khi tối ưu tham số:
- Hồi quy Logistic
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Support Vector Machine (SVM)
- Cây Quyết Định
- Rừng Ngẫu Nhiên
Kết Quả Chính
- Hồi quy logistic và KNN cho thấy sự cải thiện nhẹ sau khi tối ưu, nhưng cũng có dấu hiệu của việc quá khớp.
- SVM cải thiện đáng kể sau khi tối ưu hóa, nhấn mạnh tầm quan trọng của kernel và điều chỉnh quy định.
- Độ chính xác của Cây Quyết Định giảm sau khi tối ưu, cho thấy độ nhạy cảm đối với chiều sâu và tiêu chí phân tách.
- Rừng ngẫu nhiên đạt được kết quả tốt nhất với 100% độ chính xác trong huấn luyện và 96.55% độ chính xác trong kiểm tra, làm cho nó trở thành mô hình mạnh mẽ nhất.
Kết luận: Rừng ngẫu nhiên là mô hình đáng tin cậy nhất cho tập dữ liệu này và được khuyến nghị cho dự đoán CKD.
📈 Hình Ảnh Thống Kê
Dự án bao gồm các hình ảnh thống kê chuyên nghiệp như bảng định dạng và biểu đồ cột để so sánh hiệu suất mô hình.
Kho Lưu Trữ
Mã nguồn hoàn chỉnh, tập dữ liệu và notebook có sẵn trên GitHub:
🔗 Machine Learning for Chronic Kidney Disease Detection
👨💻 Tác Giả
Phát triển bởi Abubakar Shabbir
📜 Giấy Phép
Dự án này được cấp phép theo Giấy phép MIT – hãy thoải mái sử dụng, sửa đổi và chia sẻ.
Thực Hành Tốt Nhất
- Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo rằng tất cả dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ.
- Kiểm tra định kỳ: Thực hiện kiểm tra thường xuyên cho mô hình để đảm bảo tính chính xác.
Những Cạm Bẫy Thường Gặp
- Quá khớp: Cần phải theo dõi và điều chỉnh tham số để tránh tình trạng này.
- Thiếu dữ liệu: Dữ liệu không đầy đủ có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
Mẹo Hiệu Suất
- Sử dụng GPU cho các mô hình phức tạp để tăng tốc độ xử lý.
- Tối ưu hóa quy trình tiền xử lý dữ liệu để giảm thời gian huấn luyện.
Xử Lý Sự Cố
- Nếu mô hình không đạt được độ chính xác mong đợi, hãy xem xét lại quy trình tiền xử lý dữ liệu.
- Kiểm tra log lỗi để phân tích các vấn đề phát sinh.
Câu Hỏi Thường Gặp
1. NephroPredict sử dụng những mô hình nào?
NephroPredict sử dụng nhiều mô hình như Hồi quy Logistic, KNN, SVM, Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên.
2. Tôi có thể truy cập mã nguồn ở đâu?
Bạn có thể tìm thấy mã nguồn trên GitHub qua liên kết ở trên.
3. Làm thế nào để cải thiện mô hình của tôi?
Áp dụng kỹ thuật tối ưu hóa tham số và thực hiện kiểm tra chéo để cải thiện hiệu suất mô hình.
Nếu bạn thấy dự án này hữu ích, đừng quên để lại ⭐ trên GitHub!
