АНАЛИЗ ДАННЫХ ПАЦИЕНТОВ С ЭПИЛЕПСИЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСОБЕННОСТЕЙ ЗАБОЛЕВАНИЯ ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ КРОВИ

Резюме: Исследование посвящено применению алгоритмов обработки медицинских табличных данных пациентов с эпилепсией. Выполнен анализ набора данных пациентов с эпилепсией для поиска корреляции между особенностями заболевания (видом эпилепсии и фармакорезистентностью) и показателями крови микроРНК (miRNA). В результате выявлено, что miR-134 (1) может рассматриваться, как биомаркер для определения вида эпилепсии. Построена прогностическая модель для классификации вида эпилепсии по показателю miR-134 (1) – дерево решений. Для прогноза фармакорезистентности построена модель случайного леса, где признаками являются 9 показателей miRNA.

Ключевые слова: эпилепсия, лабораторные данные, статистический анализ, корреляция, дерево решений, случайный лес.

S.V. Kirillova, A.V. Medievsky, A.G. Zotin, K.V. Simonov, K.A. Kirillov

ANALYSIS OF DATA OF PATIENTS WITH EPILEPSY TO PREDICT THE FEATURES OF THE DISEASE BY BLOOD VALUES

Summary: The study is devoted to the use of algorithms for processing medical tabular data of patients with epilepsy. A data set of patients with epilepsy was analyzed to search for a correlation between the characteristics of the disease (type of epilepsy and drug resistance) and blood microRNA (miRNA) indicators. As a result, it was revealed that miR-134 (1) can be considered as a biomarker for determining the type of epilepsy. A prognostic model was built to classify the type of epilepsy according to the miR-134 indicator (1) – a decision tree. To predict pharmacoresistance a random forest model was built where the features are 9 miRNA indicators.

Key words: epilepsy, laboratory data, statistical analysis, correlation, decision tree, random forest.

DOI: 10.34219/2306-3645-2024-14-3-61-68