Bratchenko et al. mengkritik pemisahan data dan interpretasi akurasi dalam studi kami mengenai SERS-AICS. Kami menjelaskan bahwa kami telah memisahkan data pelatihan dan tes secara ketat dan menghitung akurasi hanya dari kelompok tes. Selain itu, kami telah melakukan pembagian data berulang untuk memperkuat keandalan hasil kami.
Dalam komentar yang menyertai, Bratchenko et al. mengangkat dua masalah terkait analisis data spektrum pada teknik Surface-enhanced Raman scattering dan Kecerdasan Buatan untuk Skrining Kanker (SERS-AICS). Mereka menyoroti (1) presentasi akurasi yang tidak tepat dan (2) penggunaan satu pembagian data untuk evaluasi model. Kami memastikan bahwa akurasi dihitung hanya dari kelompok tes yang terpisah, untuk mencegah kesalahan dalam interpretasi kinerja model. Selain itu, kami telah melakukan pengujian ulang dengan pemecahan data secara acak untuk meningkatkan keandalan hasil yang dilaporkan.
SERS-AICS adalah teknik menjanjikan untuk deteksi kanker dini melalui analisis biomolekuler menggunakan spektrum serum. Penelitian kami bertujuan memberikan analisis akurat terhadap kemampuan deteksi kanker ini, dengan perhatian khusus pada penghindaran overfitting serta pemisahan yang jelas antara kelompok pelatihan dan kelompok uji. Hal ini penting untuk memperoleh hasil yang dapat diandalkan dalam konteks aplikasi klinis nyata.
Kami menanggapi kekhawatiran yang diajukan oleh Bratchenko et al. dengan (1) menegaskan bahwa akurasi algoritma kami dievaluasi hanya berdasarkan kohort uji, bukan dari kombinasi dengan kohort pelatihan, dan (2) menunjukkan konsistensi hasil pada pembagian data yang berbeda. Ini mengindikasikan reliabilitas metode SERS-AICS kami untuk prediksi kanker dini.
Sumber Asli: www.nature.com
