Analiza in klasifikacija tveganj in simptomov Parkinsonove bolezni

Analiza in klasifikacija tveganj ter simptomov Parkinsonove bolezni

Kontekst

Parkinsonova bolezen je progresivna nevrodegenerativna bolezen, ki vpliva na nadzor gibanja in kognitivne funkcije. Pogosto se pojavlja pri osebah, starih nad 60 let, in se kaže s kombinacijo motoričnih simptomov (tremor, togost, bradikinezija, posturalna nestabilnost) in nemotoričnih simptomov (motnje spanja, zaprtje, depresija, govorne težave).

Zgodnja diagnoza in spremljanje napredovanja bolezni sta ključna za optimizacijo zdravljenja in izboljšanje kakovosti življenja pacientov. Umetna inteligenca omogoča kompleksno analizo kliničnih podatkov in življenjskega sloga za:

• identifikacijo dejavnikov tveganja
• klasifikacijo pacientov
• oceno napredovanja bolezni

Za reševanje te naloge boste imeli na voljo dve datoteki:

• train.csv – vsebuje vse spremenljivke, vključno z Diagnosis, za učenje modelov
• test.csv – vsebuje iste spremenljivke, brez stolpca Diagnosis, podatki iz te datoteke se uporabljajo za generiranje napovedi

Opis nabora podatkov

Zahteve

Za to nalogo morate rešiti 3 naloge.

Naloga 1 – Cardiometabolic Risk Score (20 točk)

Izračunajte za vsakega pacienta iz testnega nabora oceno kardiovaskularnega in metabolnega tveganja na podlagi obstoječih stolpcev (Hypertension, Diabetes, BMI).

• Formula:

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

CardiometabolicRiskScore je preprosta ocena, ki ocenjuje kardiovaskularno in metabolno tveganje pacienta.
Vsaka komponenta doda eno točko k oceni:

• Hipertenzija: če ima pacient povišan krvni tlak, se doda 1 točka.

• Diabetes: če ima pacient diabetes, se doda 1 točka.

• BMI > 30: če indeks telesne mase kaže na debelost (BMI nad 30), se doda 1 točka.

• Answer v datoteki za oddajo bo numerična vrednost, izračunana za vsakega pacienta iz testnega nabora.

Naloga 2 – Lifestyle Risk Index (20 točk)

Izračunajte oceno, ki ocenjuje tveganje, povezano z življenjskim slogom, na podlagi obstoječih stolpcev (Smoking, AlcoholConsumption, PhysicalActivity).

• Formula:

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

LifestyleRiskIndex je ocena, ki ocenjuje tveganje, povezano z življenjskim slogom pacienta.
Vsaka komponenta prispeva eno točko k oceni:

• Smoking: če pacient kadi, se doda 1 točka.
• AlcoholConsumption > 2: če pacient zaužije več kot 2 enoti alkohola na teden, se doda 1 točka.
• PhysicalActivity < 1: če pacient izvaja manj kot eno uro telesne aktivnosti na teden, se doda 1 točka.

Končna ocena se giblje med 0 (življenjski slog brez tveganja) in 3 (prisotnost vseh dejavnikov tveganja), kar ponuja preprosto mero vpliva življenjskega sloga na zdravje.

Naloga 3 – Klasifikacija Parkinsonove bolezni (60 točk)

Zgradite klasifikacijski model, ki bo napovedal Diagnosis (0 = zdrav, 1 = Parkinsonova bolezen) na podlagi vseh razpoložljivih informacij v train.csv. Lahko se odločite, da uporabite vse informacije iz učnega nabora za klasifikacijo modela ali pa lahko izberete najprimernejše informacije.

• Napovedi za vsakega pacienta iz test.csv morajo biti v obliki 0/1.
• Answer v datoteki za oddajo bo 0 (zdrav) ali 1 (trpi za Parkinsonovo boleznijo) za vsakega pacienta.

Format datoteke za oddajo

Datoteka submission.csv mora vsebovati:

• PatientID - predstavlja ID pacienta in je prevzet iz datoteke test.csv;
• subtaskID je lahko: Task1, Task2, Task3
• Answer predstavlja izračunano vrednost za pacienta, označenega s PatientID pri nalogi, označeni s subtaskID.

Ocenjevanje

Za podnaloga 3 se točke dodelijo glede na naslednja pravila:

• AUC ≥ 0.95 → 60 točk
• AUC ≤ 0.70 → 0 točk
• Interval med njima: sorazmerno točkovanje

Za podnalogo 1–2 se ocenjuje natančno (s primerjavo).