ÁP DỤNG CÁC KỸ THUẬT MÁY HỌC CHẨN ĐOÁN BỆNH UNG THƯ BẠCH CẦU

Abstract

Bệnh bạch cầu là một trong những căn bệnh nguy hiểm (còn gọi là ung thư máu), xuất hiện ở cả tủy xương và hệ bạch huyết. Bệnh được chia thành hai loại chính: cấp tính và mãn tính. Bệnh bạch cầu cấp tính sẽ có các triệu chứng phát triển nhanh hơn bệnh bạch cầu mãn tính. Với xu hướng y học cá nhân hóa hiện nay, dự đoán nguy cơ mắc bệnh bạch cầu thông qua biểu hiện gen sẽ là một trong những giải pháp phù hợp trong việc cải thiện và bảo vệ sức khỏe con người. Bên cạnh đó chúng ta có thể đưa ra phác đồ điều trị thích hợp với mỗi bệnh nhân. Nghiên cứu sẽ tiến hành trên bộ dữ liệu biểu hiện gen Golub 1999. Với 72 bệnh nhân mang bệnh bạch cầu cấp tính dòng tủy (AML) hoặc bệnh bạch cầu cấp tính dòng lympo (ALL). Trải qua quá trình tiền xử lý dữ liệu thu được các đặc trưng thông qua kỹ thuật thống kế t-test trong hơn 7000 gen. Tiến hành sử dụng phương pháp chia dữ liệu k-fold với k=5, chuẩn hóa dữ liệu được sử dụng nhằm đồng nhất các thang đo. Ngoài ra, nghiên cứu này áp dụng các mô hình học máy phổ biến, bao gồm Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree (DT), và Random Forest (RF),để phân loại bệnh bạch cầu dựa trên các đặc trưng sinh học. Phương pháp chuẩn hóa dữ liệu được sử dụng nhằm đồng nhất các thang đo, giúp cải thiện hiệu quả của các thuật toán học máy trong việc phát hiện bệnh. Từ khóa: Bệnh bạch cầu cấp tính, DNA microarray, Chẩn đoán bệnh.