NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC BẰNG PHẦN MỀM R ĐỂ TIÊN LƯỢNG VÀ ĐÁNH GIÁ BỆNH TIỂU ĐƯỜNG
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Đặt vấn đề: Tại các bệnh viện tuyến xã, phường xa trung tâm, việc chẩn đoán bệnh tiểu đường còn chưa kịp thời do khó tiếp cận với các xét nghiệm chẩn đoán. Mục tiêu: Bài báo đưa ra giải pháp ứng dụng mô hình hồi quy Logistic kết hợp với các thư viện tích hợp trên phần mềm R để lựa chọn mô hình tối ưu trong tiên lượng và đánh giá tiểu đường. Mục đích để tiết kiệm được chi phí khám bệnh cũng như kịp thời chẩn đoán cho các bệnh nhân ở các tuyến xã, phường xa trung tâm không có điều kiện để thực hiện xét nghiệm. Địa điểm và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện tại trường Đại học Y dược Thái Nguyên bằng phương pháp thực nghiệm. Tác giả sử dụng phần mềm R chạy mô hình hồi quy Logistic trên bộ số liệu bệnh tiểu đường có sẵn. Kết quả: Mô hình có tính phân loại rất tốt với độ nhạy đạt 80.60% và độ đặc hiệu là 93.26%.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Bệnh tiểu đường, mô hình hồi quy Logistic, phần mềm R, mô hình tối ưu, tiên lượng.
Tài liệu tham khảo
2. Nguyễn Văn Tuấn (2018). “Phân tích dữ liệu với R Hỏi và đáp”. Nhà xuất bản Tổng hợp thành phố Hồ Chí Minh.
3. Nguyễn Thanh Danh, Đậu Văn Ngọ, Tạ Quốc Dũng (2017). Ứng dụng phương pháp hồi quy Logistic xác định tổ hợp tối ưu các yếu tố ảnh hưởng và xây dựng bản đồ tai biến trượt lở đất huyện Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, 2017.
4. http://r-statistics.co/Logistic-Regression-With-R.html.
5. Paul T (2011). “R codebook”. O’Reilly.
6. https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00529/
7. Max K, Kjell J (2013). “Applied Predictive Modeling”. Springer.