Kaggle 赛题解析 | AMP 帕金森进展预测

该博客解析了Kaggle的AMP帕金森病进展预测赛题,目标是预测MDS-UPDRS评分。讨论了比赛评价标准、时间线、奖励及代码要求。数据集包含蛋白质和肽的质谱数据,以及临床信息,挑战在于时间序列预测和帕金森病的生物标志物识别。参赛者需考虑模型的预测速度、可解释性和泛化能力。

一、前言

竞赛题目:AMP®-Parkinson’s Disease Progression Prediction

竞赛地址:AMP®-Parkinson's Disease Progression Prediction | Kaggle

竞赛目标:本次比赛的目标是预测 MDS-UPDR 评分,该评分用于测量帕金森患者的病情进展。运动障碍学会赞助的统一帕金森病评分量表修订版 (MDS-UPDRS) 是对与帕金森病相关的运动和非运动症状的全面评估。您将开发一个模型,该模型以帕金森患者和正常同龄对照组中的蛋白质和肽水平随时间变化的数据为基础进行训练。您的工作可能有助于提供关于哪些分子在帕金森疾病进展过程中发生变化的重要突破性信息。

竞赛背景:

  • 帕金森病是一种致残的脑部疾病,影响运动、认知、睡眠和其他正常功能。不幸的是,目前还没有治愈方法,而且病情会随着时间的推移而恶化。据估计,到 2037 年,美国将有 160 万人患上帕金森病,经济成本将接近 800 亿美元。研究表明,蛋白质或肽异常在该病的发病和恶化中起着关键作用。通过数据科学更好地理解这一点,可能为开发减缓帕金森病发展甚至实现治愈的新型药物提供重要线索
  • 目前的努力已经获得了 10000 名受试者的复杂的临床和神经生物学数据,以便与研究社区广泛共享。使用这些数
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