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28.10.2019 | Brief Communication | Ausgabe 2/2020 Open Access

Neurological Sciences 2/2020

The hidden information in patient-reported outcomes and clinician-assessed outcomes: multiple sclerosis as a proof of concept of a machine learning approach

Zeitschrift:
Neurological Sciences > Ausgabe 2/2020
Autoren:
Giampaolo Brichetto, Margherita Monti Bragadin, Samuele Fiorini, Mario Alberto Battaglia, Giovanna Konrad, Michela Ponzio, Ludovico Pedullà, Alessandro Verri, Annalisa Barla, Andrea Tacchino
Wichtige Hinweise

Publisher’s note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Machine learning (ML) applied to patient-reported (PROs) and clinical-assessed outcomes (CAOs) could favour a more predictive and personalized medicine. Our aim was to confirm the important role of applying ML to PROs and CAOs of people with relapsing-remitting (RR) and secondary progressive (SP) form of multiple sclerosis (MS), to promptly identifying information useful to predict disease progression. For our analysis, a dataset of 3398 evaluations from 810 persons with MS (PwMS) was adopted. Three steps were provided: course classification; extraction of the most relevant predictors at the next time point; prediction if the patient will experience the transition from RR to SP at the next time point. The Current Course Assignment (CCA) step correctly assigned the current MS course with an accuracy of about 86.0%. The MS course at the next time point can be predicted using the predictors selected in CCA. PROs/CAOs Evolution Prediction (PEP) followed by Future Course Assignment (FCA) was able to foresee the course at the next time point with an accuracy of 82.6%. Our results suggest that PROs and CAOs could help the clinician decision-making in their practice.

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Literatur
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