Детерминирующие факторы в прогнозировании ожидаемой продолжительности жизни с помощью машинного обучения

   Введение. Ожидаемая продолжительность жизни — это, по определению, среднее количество лет, которое человек может прожить от рождения до смерти. Таким образом, это лучший индикатор для оценки здоровья людей, а также комплексный индекс для оценки уровня экономического развития, систем образования и здравоохранения. В результате нашего обширного исследования мы обнаружили, что большинство существующих исследований содержат качественный анализ одного или нескольких факторов. Отсутствует количественный анализ множества факторов, что приводит к ситуации, когда невозможно точно определить преобладающий фактор, влияющий на продолжительность жизни. Однако при наличии различных состояний и осложнений, наблюдаемых сегодня в обществе, необходимо учитывать несколько факторов для прогнозирования ожидаемой продолжительности жизни. Поэтому были разработаны различные модели машинного обучения для прогнозирования продолжительности жизни.
   Целью данной статьи является выявление факторов, определяющих продолжительность жизни.
   Материалы и методы. В нашем исследовании используется коэффициент корреляции Пирсона для оценки корреляций между показателями, и мы используем несколько моделей линейной регрессии, регрессию Риджа и регрессию Лассо для измерения влияния каждого показателя на ожидаемую продолжительность жизни. Для выбора модели использовали информационный критерий Акаике, коэффициент вариации и среднеквадратичную ошибку. Использовались R² и среднеквадратическая ошибка.
   Результаты исследования. На основании этих критериев для разработки модели прогнозирования ожидаемой продолжительности жизни была выбрана множественная линейная регрессия, поскольку эта модель получила наименьший информационный критерий Акаике 6109,07, скорректированный коэффициент 85 % и среднеквадратичное отклонение 3,85.
   Обсуждение и заключения. В конце нашего исследования мы пришли к выводу, что переменными, которые лучше всего объясняют ожидаемую продолжительность жизни, являются взрослая смертность, младенческая смертность, процент расходов, корь, смертность детей в возрасте до пяти лет, полиомиелит, общие расходы, дифтерия, ВИЧ / СПИД, ВВП, продолжительность жизни 1,19 года, состав ресурсов и обучение. Результаты этого анализа могут быть использованы Всемирной организацией здравоохранения и секторами здравоохранения для улучшения общества.

1. Arias E. United States Life Tables, 2009. National Vital Statistics Reports. 2014; 62: 1–63.

2. Yafei Wu, Ke Hu, Yaofeng Han, et al. Spatial Characteristics of Life Expectancy and Geographical Detection of Its Influencing Factors in China. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17: 906. doi: 10.3390/ijerph17030906

3. Ming Wen, Danan Gu. Air Pollution Shortens Life Expectancy and Health Expectancy for Older Adults: The Case of China. The Journals of Gerontology: Series A. 2012; 67: 1219–1229. doi: 10.1093/gerona/gls094

4. Cervantes P. A. M., López N. R., Rambaud S. C. The Relative Importance of Globalization and Public Expenditure on Life Expectancy in Europe: An Approach Based on MARS Methodology. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17: 8614. doi: 10.3390/ijerph17228614

5. Reynolds M. M., Avendano M. Social Policy Expenditures and Life Expectancy in High-Income Countries. American Journal of Preventive Medicine. 2018; 54: 72–79. doi: 10.1016/j.amepre.2017.09.001

6. Sede I. P., Ohemeng W. Socio-economic determinants of life expectancy in Nigeria (1980–2011). Health Economics Review. 2015; 5: 1–11.

7. Daquan Huang, Shuimiao Yang, Tao Liu. Life Expectancy in Chinese Cities: Spatially Varied Role of Socioeconomic Development, Population Structure, and Natural Conditions. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17: 6597. doi: 10.3390/ijerph17186597

8. Okamoto, K. Life Expectancy at Age 65 and Environmental Factors: An Ecological Study in Japan. Archives of Gerontology and Geriatrics. 2006; 43: 85–91. doi: 10.1016/j.archger.2005.09.005

9. WHO. Ambient Air Pollution: A Global Assessment of Exposure and Burden of Disease. World Health Organization, 2016. 121 p. https://apps.who.int/iris/handle/10665/250141

10. Xinjie Zha, Yuan Tian, Xing Gao, et al. Quantitatively Evaluate the Environmental Impact Factors of the Life Expectancy in Tibet, China. Environmental Geochemistry and Health. 2019; 41: 1507–1520. https://link.springer.com/article/10.1007/s10653-018-0211-z

11. Nkalu C. N., Edeme R. K. Environmental Hazards and Life Expectancy in Africa: Evidence from GARCH Model. SAGE Open; 2019, 9. doi: 10.1177/2158244019830500

12. Inglehart Ronald, Christian Welzel. How Development Leads to Democracy What We Know About Modernization. Foreign Affairs. 2009; 88: 33–48.

13. Cockerham W. C. The Social Determinants of the Decline of Life Expectancy in Russia and Eastern Europe: A Lifestyle Explanation. Journal of Health and Social Behavior. 1997; 38: 117–130.

14. Jessica Y. Ho, Arun S. Hendi. Recent Trends in Life Expectancy across High Income Countries: Retrospective Observational Study. BMJ. 2018; 362: k2562. doi: 10.1136/bmj.k2562

15. Penuelas J., Krisztin T., Obersteiner M., et al. Country-Level Relationships of the Human Intake of N and P., Animal and Vegetable Food, and Alcoholic Beverages with Cancer and Life Expectancy. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020; 17: 7240. doi: 10.3390/ijerph17197240

16. Sidey-Gibbons J. A. M., Sidey-Gibbons C. J. Machine Learning in Medicine: A Practical Introduction. BMC Medical Research Methodology. 2019; 19: 1–18. https://bmcmedresmethodol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12874-019-0681-4

17. Malpe V., Tugaonkar P. Machine Learning Trends in Medical Sciences. In: Proc. 2nd International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud), August 2018. P. 495–499.

18. Kumar Rajarshi. WHO. Life Expectancy. Statistical Analysis on Factors Influencing Life Expectancy. https://www.kaggle.com/datasets/kumarajarshi/life-expectancy-who

19. Thu Pham-Gia, Vartan Choulakian. Distribution of the Sample Correlation Matrix and Applications. Open Journal of Statistics. 2014; 4: 48571. doi: 10.4236/ojs.2014.45033

20. Svensson K. Predicting Life Expectancy Using Machine Learning. 2018. https://www.semanticscholar.org/paper/Predicting-Life-Expectancy-Using-Machine-Learning-Svensson/984adbb5aee16d38a6686895dda2afd3087b2261

21. Müller A. C., Guido S. Introduction to Machine Learning with Python.,1st ed. O'Reilly Media, Inc.; 2016.

22. Ki-Young Lee, Kyu-Ho Kom, Jeong-Jin Kang, et al. Comparison and Analysis of Linear Regression and Artificial Neural Network. International Journal of Applied Engineering Research. 2017; 12: 9820–9825.

23. Paranjape R. S., Challacombe S. J. HIV / AIDS in India: An Overview of the Indian Epidemic. Oral Diseases. 2016; 22: 10–14. doi: 10.1111/odi.12457

24. Haebong Woo. Patterns and Evolution of Life Span Inequality Using the Gini Coefficient. Pogŏn Sahoe Yŏn'gu. 2013; 33: 419–451. doi: 10.15709/hswr.2013.33.4.419. https://www.researchgate.net/publication/275246163_Patterns_and_Evolution_of_Life_Span_Inequality_Using_the_Gini_Coefficient

25. Chen Wu. Human Capital, Life Expectancy, and the Environment. Journal of International Trade and Economic Development. 2017; 26: 885–906.

26. Carolina Cosculluela-Martínez, Raquel Ibar Alonso, Geoffrey JD Hewings. Life Expectancy Index: Age Structure of the Population and Environmental Change. Social Indicators Research. 2019; 142: 507–522.

27. Muhamad Haroon Shah, Nianyong Wang, Irfan Ullah, et al. Does Environment Quality and Public Spending on Environment P romote Life Expectancy in China? Evidence from a Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Approach. International Journal of Health Planning and Management. 2021; 36: 545–560. doi: 10.1002/hpm.3100

28. Mariani F., Pérez-Barahona A., Raffin, N. Life Expectancy and the Environment. Journal of Economic Dynamics and Control. 2010; 34: 798–815.

29. Tuljapurkar Sh., Horvitz C. C. From Stage to Age in Variable Environments: Life Expectancy and Survivorship. Ecology. 2006; 87: 1497–1509. doi: 10.1890/0012-9658(2006)87[1497:FSTAIV]2.0.CO;2

30. Kampa M., Castanas E. Human Health Effects of Air Pollution. Environmental Pollution. 2008; 151: 362–367. doi: 10.1016/j.envpol.2007.06.012

31. Tagaris E., Kuo-Jen Liao, DeLucia A. J., et al. Potential Impact of Climate Change on Air Pollution-Related Human Health Effects. Environmental Science and Technology. 2009; 43: 4979–4988.

32. Anderson J. O., Thundiyil J. G., Stolbach, A. Clearing the Air: A Review of the Effects of Particulate Matter Air Pollution on Human Health. Journal of Medical Toxicology. 2012; 8: 166–175. doi: 10.1007/s13181-011-0203-1

33. Wuffle A., Brians C. L., Coulter K. Taking the Temperature: Implications for the Adoption of Election Day Registration, State level Voter Turnout, and Life Expectancy. PS: Political Science & Politics. 2012; 45: 78–82.

34. Brunner E., Maruyama K. SP4-32 Health and Sustainability: An International Ecological Study of Carbon Dioxide Emissions and Life Expectancy. Journal of Epidemiology and Community Health. 2011; 65: A442–A443.

35. Clootens N. Public Debt, Life Expectancy, and the Environment. Environmental Modeling & Assessment. 2017; 22: 267–278.

36. Tetzlaff F., Epping J., Sperlich S., et al. Widening Income Inequalities in Life Expectancy? Time Trend Analysis Using German Health Insurance Data. Journal of Epidemiology and Community Health. 2020; 74: 592–597. doi: 10.1136/jech-2019-212966