سیستم پیش بینی زردی نوزادان بر اساس الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (مقاله پژوهشی وزارت بهداشت)

چکیده

مقدمه: زردی یکی از مشکلات شایع دوران نوزادی است که حدود 60 درصد از نوزادان رسیده و 80 درصد از نوزادان نارس در هفته اول زندگی به آن مبتلا می شوند. مطالعه حاضر، به منظور ایجاد سیستمی برای پیش بینی زردی نوزادان در 24 تا 72 ساعت اول پس از تولد با بکارگیری الگوریتم ماشین بردار پشتیبان انجام شد. روش ها: این مطالعه از نوع کاربردی -توسعه ای بود که با روش کمی انجام شد. ابتدا بر اساس بررسی متون، پرسشنامه ای حاوی عوامل مؤثر در پیش بینی زردی نوزادان طراحی شد. تحلیل داده ها با استفاده از آمار توصیفی انجام شد و عواملی در مدل لحاظ شد که حداقل 50 درصد از متخصصان آن را ضروری تشخیص دادند. سپس، داده های 1178 نوزاد متولدشده در بیمارستان لولاگر تهران از پرونده زایمان استخراج شد و جهت پیش بینی زردی نوزادان، از چندین الگوریتم یادگیری ماشین استفاده شد که در این میان با توجه به نتایج حاصله جهت مدلسازی نهایی، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان استفاده و با سنجه های مختلف ارزیابی گردید. یافته ها: یافته های حاصل از این پژوهش نشان داد که مدل پیشنهادی با الگوریتم SVMبه دلیل ایجاد فاصله بین کلاس ها به عنوان بهترین خروجی انتخاب شد. بنابراین، مدل نهایی الگوریتم SVM با استفاده از هسته گوسی و با سیگمای 1/2360605 ایجاد شد که 30 درصد از نمونه ها (354 مورد) آزمون شدند و از این تعداد 321 مورد به درستی پیش بینی شد. در این مدلسازی سنجه های دقت، سطح زیر نمودار ROC و معیار F1 به ترتیب 92/7 درصد، 93 درصد و 88 درصد بدست آمد. نتیجه گیری: استفاده از SVM در ایجاد سیستم پیش بینی زردی نوزادان می تواند به پزشکان در پیش بینی به موقع زردی نوزادان کمک نماید و امکان انجام اقدامات پیشگیری و جلوگیری از خطرات احتمالی ناشی از زردی نوزادان را فراهم نماید.