Research Methods in Machine Learning: A Content Analysis

Research methods in machine learning play a pivotal role since the accuracy and reliability of the results are influenced by the research methods used. The main aims of this paper were to explore current research methods in machine learning, emerging themes, and the implications of those themes in machine learning research.  To achieve this the researchers analyzed a total of 100 articles published since 2019 in IEEE journals. This study revealed that Machine learning uses quantitative research methods with experimental research design being the de facto research approach. The study also revealed that researchers nowadays use more than one algorithm to address a problem. Optimal feature selection has also emerged to be a key thing that researchers are using to optimize the performance of Machine learning algorithms. Confusion matrix and its derivatives are still the main ways used to evaluate the performance of algorithms, although researchers are now also considering the processing time taken by an algorithm to execute. Python programming languages together with its libraries are the most used tools in creating, training, and testing models. The most used algorithms in addressing both classification and prediction problems are; Naïve Bayes, Support Vector Machine, Random Forest, Artificial Neural Networks, and Decision Tree. The recurring themes identified in this study are likely to open new frontiers in Machine learning research.  

Research Methods in Machine Learning: A Content Analysis

Research methods in machine learning play a pivotal role since the accuracy and reliability of the results are influenced by the research methods used. The main aims of this paper were to explore current research methods in machine learning, emerging themes, and the implications of those themes in machine learning research.  To achieve this the researchers analyzed a total of 100 articles published since 2019 in IEEE journals. This study revealed that Machine learning uses quantitative research methods with experimental research design being the de facto research approach. The study also revealed that researchers nowadays use more than one algorithm to address a problem. Optimal feature selection has also emerged to be a key thing that researchers are using to optimize the performance of Machine learning algorithms. Confusion matrix and its derivatives are still the main ways used to evaluate the performance of algorithms, although researchers are now also considering the processing time taken by an algorithm to execute. Python programming languages together with its libraries are the most used tools in creating, training, and testing models. The most used algorithms in addressing both classification and prediction problems are; Naïve Bayes, Support Vector Machine, Random Forest, Artificial Neural Networks, and Decision Tree. The recurring themes identified in this study are likely to open new frontiers in Machine learning research.  

Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario

[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico. Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263 pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services). Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales