国际标准期刊号: 1948-5964
王晓东、彭晓庆
背景:免疫无反应(INR)加速了艾滋病病情的进展,给HIV-1感染者的治疗带来了严重困难。目前INR的定义缺乏可信的共识,影响了INR的诊断、治疗和科学研究。
方法:系统分析开源INR相关文献,利用可视化技术和机器学习分类模型,提出定义INR的特征、模型和标准。
结果:我们总结了关于 INR 定义的一些共识。在定义 INR 的特征中,CD4+ T 细胞绝对数和 ART 时间是定义 INR 的最佳特征。监督学习分类模型在定义INR方面具有较高的准确度,并且支持向量机(SVM)在常用的监督分类学习模型中具有最高的准确度。基于监督学习模型和可视化技术,我们提出了一些有助于就INR定义达成共识的标准。
结论:本研究为INR的定义提供了共识、特征、模型和标准。