Machine Learning to Improve the Effectiveness of ANRS in Predicting HIV Drug Resistance

Yashik Singh

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yashik Singh

저널정보: 대한의료정보학회 Healthcare Informatics Research Healthcare Informatics Research 제23권 제4호

발행연도: 2017.1

수록면: 271 - 276 (6page)

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Objectives: Human immunodeficiency virus infection and acquired immune deficiency syndrome (HIV/AIDS) is one of the major burdens of disease in developing countries, and the standard-of-care treatment includes prescribing antiretroviral drugs. However, antiretroviral drug resistance is inevitable due to selective pressure associated with the high mutation rate of HIV. Determining antiretroviral resistance can be done by phenotypic laboratory tests or by computer-based interpretation algorithms. Computer-based algorithms have been shown to have many advantages over laboratory tests. The ANRS (Agence Nationale de Recherches sur le SIDA) is regarded as a gold standard in interpreting HIV drug resistance using mutations in genomes. The aim of this study was to improve the prediction of the ANRS gold standard in predicting HIV drug resistance. Methods: A genome sequence and HIV drug resistance measures were obtained from the Stanford HIV database (http:// hivdb.stanford.edu/). Feature selection was used to determine the most important mutations associated with resistance prediction. These mutations were added to the ANRS rules, and the difference in the prediction ability was measured. Results: This study uncovered important mutations that were not associated with the original ANRS rules. On average, the ANRS algorithm was improved by 79% ± 6.6%. The positive predictive value improved by 28%, and the negative predicative value improved by 10%. Conclusions: The study shows that there is a significant improvement in the prediction ability of ANRS gold standard.

#Medical Informatics #Health Informatics #Computational Biology #Artificial Intelligence #Clinical Informatics #Machine Learning

참고문헌 (15)

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Actuarial Society of South Africa / / ASSA2008 model

Bartlett JC / 2004 / Medical Management of HIV infection / John Hopkins University AIDS Service

Central Intelligence Agency / / The World Factbook: HIV/AIDS - adult prevalence rate

EuroGuidelines Group for HIV Resistance / 2012 / Clinical and laboratory guidelines for the use of HIV-1 drug resistance testing as part of treatment management : recommendat

Health Systems Trust / / Percentage of deaths due to AIDS Health Indicators

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Yashik Singh

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