การสร้างตัวแบบต้นไม้ตัดสินใจในการคัดกรองการติดเชื้อ SAR-CoV-2 - พันชน, ชลพสิฐฎ์; จันทร์แป้น, จิตติพันธ์; จินดายก, ธันยาสิริ; นิลศรี, หนึ่งฤทัย (Health Science, Science and Technology Reviews, 2024)
การสร้างตัวแบบต้นไม้ตัดสินใจ โดยใช้ Rapid Antigen Test ร่วมกับข้อมูลทางคลินิกในการคัดกรองการติดเชื้อ SAR-CoV-2 มีวัตถุประสงค์เพื่อหาความไวและความจำเพาะของการตรวจวิเคราะห์ SAR-CoV-2 ด้วยวิธี Rapid Antigen Test (RAT) และ Realtime RT-PCR และหาความไวและความจำเพาะของตัวแบบต้นไม้ตัดสินใจ ผลการศึกษาพบว่าการตรวจวิเคราะห์หาแอนติเจนของโคโรนาไวรัส 2019 ด้วย Rapid Antigen Test (RAT) มีค่าความไว ค่าความจำเพาะ ค่าทำนายผลบวก ค่าทำนายผลลบ และค่าความถูกต้อง ของการตรวจวิเคราะห์ร้อยละ 91.14 (Cl 88.48 - 95.45), 99.21 (Cl 98.10 - 99.64), 97.75 (Cl 95.77 - 98.81), 96.74 (Cl 95.64 - 97.79) และ 97.00 (Cl 96.03 - 97.79) ตามลำดับ ผลการศึกษาประสิทธิภาพของตัวจำแนกในต้นแบบจากการสร้างแบบฝึกสอนทั้ง 3 วิธี ด้วยเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ ได้แก่ J48, ID3 และ CART พบว่าประสิทธิภาพของตัวจำแนกต้นแบบจากการสร้างแบบฝึกสอน (Primary Model) ที่เหมาะแก่การนำมาใช้งานคือตัวจำแนกด้วยวิธี J48 ร่วมกับ SMOTE ซึ่งให้ค่าความไวร้อยละ 96.1 ความจำเพาะร้อยละ 99.2 และความถูกต้องร้อยละ 98.5 เมื่อทำการตัดแต่งกิ่งเพื่อลดความซับซ้อนของตัวแบบ พบว่าสามารถสร้างกฎการจำแนกได้ จำนวน 8 กฎ และเมื่อทำการประเมินประสิทธิภาพของตัวจำแนกต้นแบบสุดท้าย (Final Model) กับข้อมูลกลุ่มอำพราง (Blind data) พบว่ามีค่าความไว ความจำเพาะ และความถูกต้องของการตรวจวิเคราะห์ร้อยละ 96.2 98.7 และ 97.4 ตามลำดับ ดังนั้นการตรวจหาแอนติเจนของโคโรนาไวรัส 2019 ด้วยวิธี Rapid Antigen Test (RAT) เมื่อพิจารณาร่วมกับข้อมูลอาการทางคลินิกเข้าร่วมในการคัดกรองจะทำให้ผลการตรวจวิเคราะห์มีค่าความไวและค่าความถูกต้องเพิ่มสูงขึ้น