王浩瑞

（陜西省寶雞市寶雞中學，陜西寶雞，721000）

0 引言

眾所周知，醫(yī)生誤診、醫(yī)院掛號排長隊、癌癥患者發(fā)現(xiàn)疾病過晚等現(xiàn)象屢見不鮮。究其原因，一是由于醫(yī)生的主觀判斷、醫(yī)療條件很容易影響決策結(jié)果，最終可能導致診斷結(jié)果出現(xiàn)誤差；二是由于生活節(jié)奏的加快致各類疾病患者數(shù)量顯著增加，這就需要醫(yī)生花費更多時間來處理分析增加的數(shù)據(jù)，導致醫(yī)療效率低下；三是一些疾病無癥狀或癥狀較輕，病人不能及時進行篩查和發(fā)現(xiàn)，從而可能導致病情進一步惡化。在此背景下，基于機器學習的醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)成為云霓之望，該系統(tǒng)可以在極短時間內(nèi)對海量病人數(shù)據(jù)進行分析，對疾病進行預測。這樣不僅能夠提高醫(yī)療診斷的精度，而且能加快醫(yī)療決策的速度，減輕醫(yī)護人員的負擔，是對誤診、排長隊、治療晚等問題的有效解決方案。因此，本研究對我國目前醫(yī)療矛盾的解決以及社會效率的提高都具有十分積極的意義。

隨著醫(yī)療領域快速發(fā)展，傳統(tǒng)醫(yī)療的弊端不斷顯現(xiàn)。如今，“人工智能+醫(yī)療”的理念普遍被人們接受，由于前景廣闊，包括IBM、微軟在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及銀行、保險公司等金融機構(gòu)正紛紛布局架構(gòu)醫(yī)療人工智能。比如，IBM Watson能夠在極短時間內(nèi)總結(jié)病例的調(diào)研結(jié)果，有助于醫(yī)生為單個癌癥病患規(guī)劃最高效的治療方案；Google的子公司Verily對生命科學初創(chuàng)公司Freenome進行投資，開發(fā)早期癌癥檢測技術；在3E·2018北京國際人工智能大會上，Airdoc在現(xiàn)場就能夠?qū)崟r幫助觀眾檢查疾病。 由此可見，醫(yī)療領域的智能化正一步步地向人們的生活邁進。

本研究將機器學習與醫(yī)療領域相結(jié)合，以python語言為主要編程工具進行數(shù)據(jù)分析。借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術，該系統(tǒng)通過k近鄰算法對已知心臟疾病數(shù)據(jù)集學習概率模型，再通過人機交互的方式，收集受測人的輸入數(shù)據(jù)即各項心臟相關特征指標，并由學習到的模型對該輸入數(shù)據(jù)進行分析，從而預測受測人有無心臟疾病。該系統(tǒng)既可以幫助受測人及時判斷自己有無疾病，又可以輔助醫(yī)院醫(yī)生進行治療，極大地提高了醫(yī)療診治的效率和準確度。同時，隨著社會的進步，國家也越來越重視醫(yī)學領域的發(fā)展，相關領域數(shù)據(jù)集增加，這更加有利于機器學習算法進行建模，從而使預測準確率不斷提高。

1 機器學習背景知識

■1.1 機器學習介紹

機器學習是計算機以數(shù)據(jù)為基礎構(gòu)建概率模型，并運用模型對數(shù)據(jù)進行預測與分析的學科，是人工智能的核心，是使計算機智能化的根本途徑。本文利用機器學習的方法，從心臟病數(shù)據(jù)集出發(fā)，提取該數(shù)據(jù)集中受測人的身體特征，借助k近鄰算法從而得出醫(yī)療輔助診斷模型，再通過該模型分析和預測新的受測人是否患有心臟疾病，是一個監(jiān)督學習的二分類問題。

監(jiān)督學習是機器學習的一種，它要求訓練集數(shù)據(jù)既包含樣本的特征，又包含樣本的標簽。即該訓練集表示為：

T ={(x1,y1),( x2,y2), L(xn,yn)}式 中 x∈x?Rn為 實例 的 特 征 向 量， yi∈ y = {c1,c2,L,ck}為 實 例 的 類 別，i=1,2,…,N.

監(jiān)督學習利用該訓練集樣本建立一個概率模型，再用已建立的模型對新的輸入信息進行分析和預測。機器學習的目標是使最后的模型的預測效果更好，即模型的泛化能力更好。

■1.2 訓練數(shù)據(jù)集介紹

本文選用的數(shù)據(jù)集來自UCI Machine Learning Repository網(wǎng)站，數(shù)據(jù)集名稱為“Statlog (Heart) Data Set” ，它是從Cleveland Clinic Foundation收集到的心臟數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集包含270個樣本實例和13個最主要身體醫(yī)學特征，目標是預測受測人有無心臟疾病，標簽1表示該樣本沒有心臟病，2表示有心臟病。該數(shù)據(jù)集特征名及其解釋如表1所示。

表1 特征名及特征解釋

■1.3 數(shù)據(jù)集預處理

一般來說，機器學習算法受益于數(shù)據(jù)集的預處理，即把原數(shù)據(jù)規(guī)范化和整齊化。由于在線提供的數(shù)據(jù)集通常都有缺項、噪聲等的問題，故只有通過數(shù)據(jù)預處理，才能使數(shù)據(jù)挖掘更有意義。標準化和歸一化就是數(shù)據(jù)預處理時常用的手段。

1.3.1 標準化

數(shù)據(jù)集的標準化是許多機器學習分類器的共同要求。如果所有訓練樣本的某一特征的數(shù)據(jù)不符合標準正態(tài)分布，它們的預測性能可能會很差。標準化公式為：

其中X’為標準化后的數(shù)據(jù)，mean表示某一特征所有數(shù)據(jù)的平均值，std表示該特征所有數(shù)據(jù)的標準差。

標準化后的結(jié)果使每列數(shù)據(jù)均值為0，方差為1，符合標準正態(tài)分布。使用preprocessing模塊中的scale函數(shù)，可以直接將給定數(shù)據(jù)進行標準化。

1.3.2 歸一化

歸一化是將樣本數(shù)據(jù)縮放到某個區(qū)間的過程，使數(shù)據(jù)整齊，更有利于機器學習方法建模。歸一化公式為：

式中Xnorm為歸一化后的數(shù)據(jù)，X為原始數(shù)據(jù)，Xmax、Xmin分別為原始數(shù)據(jù)集的最大值和最小值。結(jié)果是可以將屬性縮放到區(qū)間[0 ,1]內(nèi)，對原始數(shù)據(jù)的等比例縮放。

■1.4 輸入格式化數(shù)據(jù)

由于格式化、模塊化后的數(shù)據(jù)更有利于計算機機器學習算法的識別，因此輸入的新數(shù)據(jù)需要用Excel表格進行封裝，之后利用python編程語言里的pandas模塊導入即可。

■1.5 預測數(shù)據(jù)

利用k近鄰算法和心臟訓練數(shù)據(jù)集構(gòu)建出來的概率模型可對新的格式化后的數(shù)據(jù)的特征進行分析預測，即可得出新輸入樣本的標簽。

2 k近鄰算法模型

■2.1 k近鄰原理介紹

本文利用k近鄰算法進行機器學習建模和預測。k近鄰算法是機器學習中一個基本的分類和回歸算法。它的原理為：給定一個訓練數(shù)據(jù)集，對新的輸入實例，在訓練數(shù)據(jù)集中找到與該實例最鄰近的k個訓練實例，這k個實例的多數(shù)屬于某個類，就把該輸入實例分為這個類。

■2.2 基本要素

由上文可見，k近鄰算法具有三個基本要素，分別是：k值的選擇，距離度量和分類決策規(guī)則。

其中，k值的選擇十分重要，會對k近鄰模型產(chǎn)生較大影響。若k值較小，即使用較小的訓練實例鄰域預測，使預測結(jié)果對近鄰的實例點非常依賴，容易發(fā)生過擬合；若k值較大，即使用較大的訓練實例鄰域預測，使與輸入實例較遠的實例點對預測結(jié)果產(chǎn)生影響，容易發(fā)生欠擬合。兩種情況都會使最后的測試誤差較大，應在實驗中避免出現(xiàn)，本文利用交叉驗證的方法來選出針對該醫(yī)療數(shù)據(jù)集的最理想的k值。

距離度量的作用是衡量兩個實例點之間的距離，用于判斷兩個點的鄰近程度。本文以歐式距離作為距離度量的方法，即兩個樣本點之間距離為：

分類決策規(guī)則是判斷實例類別的關鍵，本文選用多數(shù)表決的方式，即：

其中i=1,2,...,N;j=1,2,...,K。 Nk(x)表示涵蓋這k個點的x的鄰域，I為指示函數(shù)，當 yi=cj時i為1，否則為0。

■2.3 構(gòu)造k近鄰模型

k近鄰模型為一個包含訓練數(shù)據(jù)集中所有訓練數(shù)據(jù)樣本點的特征空間。在本研究中，訓練集共有13個特征，構(gòu)造k近鄰模型即把該心臟數(shù)據(jù)集中的所有樣本代入到該13維特征空間中。

■2.4 利用模型分析預測新數(shù)據(jù)

本文首先計算受測人心臟數(shù)據(jù)點與所有已知標簽類別的訓練集實例點之間的距離，再按照距離大小升序排序，接著選取與當前心臟數(shù)據(jù)點的距離最小的k個訓練實例點，最后把在這k個實例點里出現(xiàn)頻率最高的類別作為新受測人心臟數(shù)據(jù)點的類別。

■2.5 利用交叉驗證衡量模型質(zhì)量

圖1

本文利用交叉驗證的方法來衡量取不同k值時的心臟模型的質(zhì)量，最后取測試誤差最小的k值作為最終模型的k值。交叉驗證首先把選取的心臟數(shù)據(jù)集分成訓練集和測試集，訓練集用來訓練心臟病預測模型，測試集用來測試該模型的質(zhì)量，測試集上的準確率為驗證集中分類正確的樣本數(shù)與驗證集總樣本數(shù)的比值，直接決定模型的好壞。本文將訓練集與測試集按心臟數(shù)據(jù)集的70%與30%的比例劃分。

3 可實現(xiàn)的功能

本研究整體流程如圖1所示。

該輔助診斷系統(tǒng)是以已知心臟醫(yī)療數(shù)據(jù)集為中心 ，通過k近鄰機器學習算法構(gòu)建概率模型，即心臟疾病測試評估模型。被測人可以在線將自己的身體信息輸入到該平臺，系統(tǒng)可自動將該輸入的特征信息進行格式化，即用Excel表格把信息封裝起來。然后將格式化后的數(shù)據(jù)輸入到已建立的心臟疾病評估模型中，后臺會對該數(shù)據(jù)進行模型分析，最后對被測人的標簽進行預測，即得到被測人是否有心臟病的結(jié)果。

該系統(tǒng)可以讓被測人及時知道自己的身體狀況，也可以輔助醫(yī)療人員對被測人有無心臟病進行預測分析，極大提高了醫(yī)療診斷的效率和準確度。

4 項目代碼及預測結(jié)果

Python是一種計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum于1989年發(fā)明，它具有語法簡潔的特點 ，并且可以導入功能非常強大的包。本程序所使用的機器學習Sklearn包，是 Python 語言中一個高效的數(shù)據(jù)挖掘與分析的工具。

代碼的2至6行是利用import函數(shù)導入本文所需編程包，7-11行是把格式化后的受測人的身體特征信息導入到程序中并利用numpy包里的array函數(shù)轉(zhuǎn)化為二維數(shù)組；12-14行是訓練數(shù)據(jù)的預處理，操作分別為標準化和歸一化；15行是利用train_test_split函數(shù)進行交叉驗證，將原數(shù)據(jù)集按70%和30%的比例劃分訓練集和測試集；18-20行是利用sklearn包中的neighbors模塊對模型進行訓練和預測；22-25行的作用是計算所有k值情況下的準確率并保存在rate列表中；26-28行是選出最好的準確率與該準確率下的k值，最后得出適用于該心臟醫(yī)療數(shù)據(jù)集的最好的k近鄰機器學習模型。

圖2

代碼執(zhí)行結(jié)果如圖2所示。

因為該心臟病數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)僅有270個樣本，所以執(zhí)行時的各k值情況下的準確率相差不大，最好的準確率為86%，在當前情況下這是比較合理且比較滿意的結(jié)果。

5 結(jié)語

隨著近些年來人們對醫(yī)療的需求提高，傳統(tǒng)醫(yī)療逐漸難以滿足人們的需要，因此“人工智能+醫(yī)療”的新型醫(yī)療研究逐漸被人們所重視。本文從智能醫(yī)療的重要性出發(fā)，分析了智能醫(yī)療的現(xiàn)狀。接著對機器學習的概念、本文使用的心臟數(shù)據(jù)集進行了簡明的介紹，進而引出適合該數(shù)據(jù)集的機器學習算法：k近鄰算法。之后詳細闡述了該算法的原理以及如何利用心臟數(shù)據(jù)集訓練模型、如何利用多個維度的特征對被測人是否患有心臟病進行預測等問題。最后對本項目所使用的代碼以及預測結(jié)果進行了詳細的介紹和分析。

文中詳細闡述了基于機器學習的人工智能醫(yī)療的重要性和優(yōu)點，但其也具有一定的局限性：一是計算機技術尚處于初步發(fā)展階段，并且醫(yī)療領域十分注重病患的隱私，因此我們所能得到的醫(yī)療數(shù)據(jù)集是極其有限的；二是在線公開的醫(yī)學數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)不夠一致，格式不夠標準，不能被機器學習工作所直接使用。上述兩點都會導致通過機器學習建模的疾病預測出現(xiàn)誤差，因此人工智能醫(yī)療還處于初步發(fā)展時期，有很大的提升空間。針對這些問題，作者相信隨著社會的進步以及國家的大力支持，借助未來不斷擴充著的標準化數(shù)據(jù)集，人工智能醫(yī)療會一步步登上歷史的舞臺。