Parkinsoni riskide ja sümptomite analüüs ja klassifitseerimine

Parkinsoni riskide ja sümptomite analüüs ja klassifitseerimine

Kontekst

Parkinsoni tõbi on progresseeruv neurodegeneratiivne haigus, mis mõjutab liigutuste kontrolli ja kognitiivseid funktsioone. See esineb sageli üle 60-aastastel inimestel ja avaldub motoorsete sümptomite (tremor, jäikus, bradikineesia, posturaalne ebastabiilsus) ja mitte-motoorsete sümptomite (unehäired, kõhukinnisus, depressioon, kõneprobleemid) kombinatsioonina.

Varajane diagnoosimine ja haiguse progressiooni jälgimine on olulised ravi optimeerimiseks ja patsientide elukvaliteedi parandamiseks. Tehisintellekt võimaldab kliiniliste andmete ja eluviisi keerulist analüüsi:

• riskifaktorite tuvastamiseks
• patsientide klassifitseerimiseks
• haiguse progressiooni hindamiseks

Selle probleemi lahendamiseks on teil kasutada kaks faili:

• train.csv – sisaldab kõiki muutujaid, sealhulgas Diagnosis, mudelite treenimiseks
• test.csv – sisaldab samu muutujaid, välja arvatud Diagnosis veerg, ja selle faili andmeid kasutatakse ennustuste genereerimiseks

Andmestiku kirjeldus

Nõuded

Selle probleemi jaoks peate lahendama 3 ülesannet.

Ülesanne 1 – Kardiometaboolse riski skoor (20 punkti)

Arvutage iga testikomplekti patsiendi jaoks kardiovaskulaarne ja metaboolne riskiskoor olemasolevate veergude põhjal (Hypertension, Diabetes, BMI).

• Valem:

1CardiometabolicRiskScore = (Hypertension == 1) + (Diabetes == 1) + (BMI > 30)

CardiometabolicRiskScore on lihtne skoor, mis hindab patsiendi kardiovaskulaarset ja metaboolset riski.
Iga komponent lisab skoori ühe punkti:

• Hüpertensioon: kui patsiendil on kõrgenenud vererõhk, lisatakse 1 punkt.

• Diabeet: kui patsiendil on diabeet, lisatakse 1 punkt.

• BMI > 30: kui kehamassiindeks näitab rasvumist (BMI üle 30), lisatakse 1 punkt.

• Answer esitamisfailis on iga testikomplekti patsiendi jaoks arvutatud numbriline väärtus.

Ülesanne 2 – Eluviisi riskiindeks (20 punkti)

Arvutage skoor, mis hindab eluviisiga seotud riski olemasolevate veergude põhjal (Smoking, AlcoholConsumption, PhysicalActivity).

• Valem:

1LifestyleRiskIndex = (Smoking == 1) + (AlcoholConsumption > 2) + (PhysicalActivity < 1)

LifestyleRiskIndex on skoor, mis hindab patsiendi eluviisiga seotud riski.
Iga komponent panustab skoori ühe punktiga:

• Smoking: kui patsient suitsetab, lisatakse 1 punkt.
• AlcoholConsumption > 2: kui patsient tarbib rohkem kui 2 ühikut alkoholi nädalas, lisatakse 1 punkt.
• PhysicalActivity < 1: kui patsient tegeleb vähem kui tunni jagu füüsilise tegevusega nädalas, lisatakse 1 punkt.

Lõplik skoor varieerub 0 (riskivaba eluviis) ja 3 (kõik riskifaktorid olemas) vahel, pakkudes lihtsat mõõdikut eluviisi mõjust tervisele.

Ülesanne 3 – Parkinsoni klassifitseerimine (60 punkti)

Ehitage klassifitseerimismudel, mis ennustab Diagnosis (0 = terve, 1 = Parkinson) kõigi train.csv failis saadaolevate andmete põhjal. Võite valida, kas kasutada kogu treeningkomplekti teavet mudeli klassifitseerimiseks või valida kõige sobivam teave.

• Ennustused iga test.csv patsiendi jaoks peavad olema kujul 0/1.
• Answer esitamisfailis on 0 (terve) või 1 (kannatab Parkinsoni all) iga patsiendi jaoks.

Esitamisfaili formaat

Fail submission.csv peab sisaldama:

• PatientID - esindab patsiendi ID-d ja on võetud failist test.csv;
• subtaskID võib olla: Task1, Task2, Task3
• Answer esindab PatientID kaudu näidatud patsiendi jaoks arvutatud väärtust subtaskID kaudu näidatud ülesande juures.

Hindamine

Alamülesande 3 jaoks antakse punkte järgmiste reeglite kohaselt:

• AUC ≥ 0.95 → 60 punkti
• AUC ≤ 0.70 → 0 punkti
• Nende vaheline intervall: proportsionaalne punktisumma

Alamülesannete 1–2 puhul hinnatakse täpselt (võrdlemise teel).