Unsupervised learning models for patient stratification in ALS
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/59174 |
Resumo: | Tese de Mestrado, Ciência de Dados, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências |
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Unsupervised learning models for patient stratification in ALSEsclerose Lateral AmiotróficaAprendizagem não-supervisionadaEstratificação de PacientesVentilação não-invasivaModelos de PrognósticoTeses de mestrado - 2022Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da InformaçãoTese de Mestrado, Ciência de Dados, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasAmyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is an incurable neurodegenerative disease characterized by the progressive loss of motor neurons. The patients affected by this disease usually die in a range from 3 to 10 years since the first symptoms, usually due to respiratory insufficiency. Since there is no cure to this disease, anything that can somehow slow the disease progression is of great use. Non-Invasive Assisted Ventilation (NIV) is known to slow the progression of respiratory symptoms, and so multiple studies have been done in this field. However, ALS is known for being very heterogeneous, which is an obstacle for the development of treatments that suit all the patients. Because of this, we propose a patient stratification technique based on unsupervised learning techniques, so that the patients can be divided into homogeneous groups, facilitating the development of specialized treatments and prognostic models. We used data from two different cohorts composed by demographic and clinical information of ALS patients and preprocessed it in order to obtain patient snapshots, that represent the patient condition at a given time. The proposed methodology consists of the application of a dimensionaliy reduction technique named Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction (UMAP) to reduce the space and accentuate the clusters by preserving the local structure of the data. Afterwards, a hierarchical clustering algorithm was applied to obtain groups of patients with similar characteristics. Hence, we were able to identify four different stages of the disease and to characterize them according to ALSFRS-R subscores, as well as analyse the evolution of the patients of each one of these stages from the first to the second appointment. Besides this, it was possible to improve the results of prognostic models, applied to data that were not stratified, for some of the groups for three time windows considered (365, 548, and 730 days).Tomás, Helena Isabel Aidos LopesRepositório da Universidade de LisboaCastilho, Carolina da Silva202220222024-11-30T00:00:00Z2022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/59174enginfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T17:08:10Zoai:repositorio.ul.pt:10451/59174Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:09:08.981921Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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