馬文彬 王克 于濱 馮超南 紀(jì)俊

摘 ?要：隨著中國(guó)糖尿病患者人數(shù)及病死率不斷上升，對(duì)空腹血糖的有效檢測(cè)及合理預(yù)測(cè)是目前的研究重點(diǎn)。采用數(shù)據(jù)挖掘的方法，根據(jù)體檢數(shù)據(jù)建立空腹血糖變化預(yù)測(cè)模型?；谇叭甑尼t(yī)學(xué)檢查數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)第四年空腹血糖的變化，從醫(yī)學(xué)檢查數(shù)據(jù)庫(kù)中收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在特征選擇階段，使用主成分分析選擇最佳特征子集，結(jié)合5種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型并預(yù)測(cè)患病風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明隨機(jī)森林算法模型對(duì)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)效果最佳。

關(guān)鍵詞：空腹血糖;機(jī)器學(xué)習(xí);PCA;體檢數(shù)據(jù);糖尿病預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP311.13;R587.1 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）23-0072-04

Comparative Study of Diabetes Risk Prediction Models Based on Physical Examination Data

MA Wenbin1，WANG Ke2，YU Bin3，F(xiàn)ENG Chaonan3，JI Jun1，3

（1.Qingdao University，Qingdao ?266071，China;2.East Hospital of Qingdao Municipal Hospital，Qingdao ?266071，China;

3.Beijing Wanlingpangu Technology Co.，Ltd.，Beijing ?100089，China）

Abstract：With the increasing number of diabetes patients and mortality in China，the effective detection and reasonable prediction of fasting blood glucose is the focus of current research. Using the method of data mining，the prediction model of fasting blood glucose change was established according to the physical examination data. Based on the medical examination data of the previous three years to predict the change of fasting blood glucose in the fourth year，the experimental data is collected from the medical examination database. In the feature selection stage，principal component analysis is used to select the best feature subset，combined with five machine learning algorithms to build a model and predict the risk of disease. The experimental results show that the random forest algorithm model is the best for diabetes risk prediction.

Keywords：fasting blood glucose;machine learning;PCA;physical examination data;diabetes prediction

0 ?引 ?言

糖尿病是一種日漸流行的疾病，嚴(yán)重時(shí)會(huì)引發(fā)許多并發(fā)癥，但早期糖尿病患者沒有任何癥狀或者癥狀較輕，所以早期糖尿病并不容易被發(fā)現(xiàn)[1]。如果在糖尿病早期對(duì)患者進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖o(hù)理，改變其生活方式并輔助藥物治療，能夠使糖尿病并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)降低30%～60%[2]?？崭寡牵‵asting Blood Glucose，F(xiàn)BG）是糖尿病診斷的重要指標(biāo)，對(duì)于FBG的研究可以幫助患者在糖尿病發(fā)病早期發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)從而得到盡早治療，通過對(duì)近些年國(guó)內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，糖尿病預(yù)測(cè)模型大多采用同年體檢數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)效果不可靠且不具有提前預(yù)測(cè)性。本文以青島大學(xué)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于健康數(shù)據(jù)分析的半監(jiān)督在線學(xué)習(xí)血糖預(yù)測(cè)建模算法研究”和青島大學(xué)山東省自然科學(xué)基金“基于健康數(shù)據(jù)分析的半監(jiān)督在線學(xué)習(xí)血糖預(yù)測(cè)建模算法研究”為支撐，將數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于體檢數(shù)據(jù)中，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型并預(yù)測(cè)患病風(fēng)險(xiǎn)。

1 ?研究現(xiàn)狀

近些年來，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)糖尿病的研究日益增多。Kavakiotis等人[3]使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)糖尿病進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，Polat和Güne?[4]通過主成分分析和神經(jīng)模糊推理來區(qū)分體檢者是否患有糖尿病。Han等人[5]提出利用支持向量機(jī)對(duì)糖尿病進(jìn)行篩查，并添加了集成學(xué)習(xí)模塊。Tresp等人[6]采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)血糖值進(jìn)行預(yù)測(cè)，分別從遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩方面研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在糖尿病患者血糖代謝建模中的應(yīng)用。Georga等人[7]采用支持向量回歸算法對(duì)1型糖尿病患者皮下葡萄糖濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)。余麗玲等人[8]將支持向量機(jī)和自回歸積分滑動(dòng)平均進(jìn)行組合，較好地反映血糖的波動(dòng)趨勢(shì)。

隨著科技的不斷發(fā)展，我們獲取的數(shù)據(jù)更加全面。Gani等人[9]提出將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型與頻繁的葡萄糖測(cè)量相結(jié)合，為糖尿病患者提供了更好檢測(cè)血糖值的方法。Pradhan等人[10]采用遺傳編程對(duì)UCI資料庫(kù)的糖尿病數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，使用遺傳編程所取得的結(jié)果與其他實(shí)施技術(shù)相比具有最佳的準(zhǔn)確性。

有些學(xué)者使用了新的預(yù)測(cè)方法，魏芬芬[11]使用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)血糖進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果在患者餐后血糖方面的預(yù)測(cè)效果尤其突出，但過程比較復(fù)雜。豐羅菊等人[12]以311名糖尿病患者為例，采用有序回歸和受試者工作特征曲線（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）等方法，對(duì)糖尿病腎病患者的空腹血糖值進(jìn)行了預(yù)測(cè)值篩選。

目前已有的研究多數(shù)存在研究算法單一、樣品量較小等不足，本研究采用海量高維體檢數(shù)據(jù)，采用多種算法對(duì)體檢血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，對(duì)比各算法結(jié)果從而選擇最優(yōu)模型，能夠更加準(zhǔn)確地對(duì)糖尿病做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

2 ?算法簡(jiǎn)述

本研究使用決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、邏輯回歸、樸素貝葉斯算法對(duì)體檢血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過對(duì)比各算法結(jié)果選擇最優(yōu)模型。

決策樹（Decision Tree，DT）是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它采用“樹狀結(jié)構(gòu)”進(jìn)行決策[13]。決策樹中主要包括根節(jié)點(diǎn)、葉子節(jié)點(diǎn)和內(nèi)部節(jié)點(diǎn)。決策樹中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表其中一個(gè)對(duì)象，節(jié)點(diǎn)的不同路徑為不同的結(jié)果選擇。決策樹學(xué)習(xí)的目的是產(chǎn)生一棵具有較強(qiáng)泛化能力的決策樹[14]。

隨機(jī)森林（Random Forest，RF）是一種用于分類、回歸等任務(wù)的集合學(xué)習(xí)方法，其操作方法是在訓(xùn)練時(shí)構(gòu)建眾多決策樹，并輸出各個(gè)樹類的模式（分類）或平均預(yù)測(cè)（回歸）的類[15]。通過Bootstrap抽樣方法從原始訓(xùn)練樣本集N中有放回地隨機(jī)抽取k個(gè)樣本生成相互之間有差異的新的訓(xùn)練子集，再根據(jù)k個(gè)訓(xùn)練子集建立k棵決策樹，對(duì)于響應(yīng)變量為分類變量的數(shù)據(jù)，應(yīng)結(jié)合多棵樹的分類結(jié)果對(duì)每個(gè)記錄以投票的方式?jīng)Q定其最終的分類[16]。

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，用于分類和回歸分析[17]。給定一組訓(xùn)練實(shí)例，每個(gè)實(shí)例被標(biāo)記為兩類中的一類，SVM算法通過建立模型將新的實(shí)例分類，使其成為一個(gè)非概率的二元線性分類器。除執(zhí)行線性分類外，SVM還能使用內(nèi)核技巧高效地執(zhí)行非線性分類，將其輸入映射到高維特征空間中[18]。

邏輯回歸（Logistics Regression，LR）是一種廣義的線性回歸模型，常用于數(shù)據(jù)挖掘、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域，尤其多應(yīng)用于二分類問題。對(duì)邏輯回歸來說，自變量既可以是分類數(shù)據(jù)，也可以是連續(xù)數(shù)據(jù);而邏輯回歸的響應(yīng)變量，則對(duì)應(yīng)著分類變量。邏輯回歸算法中用到的Sigmoid函數(shù)以及階躍函數(shù)使得它能夠比較容易地?cái)U(kuò)展到多類問題來使用[19]。

樸素貝葉斯算法（Naive Bayes，NB）使用貝葉斯定理中的概率推理方法，通過計(jì)算樣本在不同類別的概率來對(duì)樣品進(jìn)行分類，同時(shí)，樸素貝葉斯模型建立在屬性之間相互獨(dú)立性的基礎(chǔ)上，各個(gè)類別之間不存在任何依賴關(guān)系。樸素貝葉斯算法對(duì)于樣本數(shù)量小的數(shù)據(jù)表現(xiàn)較優(yōu)，能夠處理多分類任務(wù)，比較適合增量式訓(xùn)練。

3 ?數(shù)據(jù)及處理過程

3.1 ?數(shù)據(jù)來源

本研究中的數(shù)據(jù)來自北京華兆益生健康體檢，包含108 386名用戶。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和規(guī)范性，選取了2011年1月至2014年12月的體檢記錄。

本研究整個(gè)過程包含數(shù)據(jù)清洗、特征提取、建立模型和預(yù)測(cè)四部分，流程圖如圖1所示。

3.2 ?數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗過程分為有效數(shù)據(jù)選擇、體檢項(xiàng)目選擇、建立特征、清洗結(jié)果四部分。

3.2.1 ?有效數(shù)據(jù)選擇

某些記錄中的ID與體檢項(xiàng)目無法匹配，為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，這些記錄被刪除。對(duì)于含有缺失值的記錄，為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，這類記錄也被刪除。某些特征表達(dá)方式不規(guī)范，如用“+”、“++”表示，用文字或非標(biāo)準(zhǔn)符號(hào)表示。為解決上述情況，將特殊符號(hào)用數(shù)字代替;將相似術(shù)語(yǔ)用相同值代替;將特征中非標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)和符號(hào)刪除。

3.2.2 ?體檢項(xiàng)目選擇

體檢信息包括用戶基本信息（如年齡、性別等）和體檢項(xiàng)目。體檢項(xiàng)目不包含敏感身份信息，選擇標(biāo)準(zhǔn)為：一方面，選擇與血糖密切相關(guān)的項(xiàng)目，如血脂四項(xiàng)、尿液、尿酮體、脂肪肝、血壓等;另一方面，選擇用戶參與較多的項(xiàng)目，如血常規(guī)、尿常規(guī)中的項(xiàng)目。

3.2.3 ?建立特征

特征分為兩類：一類是全局特征，幾乎不隨時(shí)間變化或只有一年的項(xiàng)目有意義，如身高、年齡;另一類是局部特征，其體檢結(jié)果可能隨年份變化，如體重、FBG、血壓等。全局特征在數(shù)據(jù)集中唯一存在，局部特征在每一年都存在。

3.2.4 ?清洗結(jié)果

數(shù)據(jù)庫(kù)中共有108 386名用戶，體檢記錄9 073 312條，記錄時(shí)間為2011年1月至2014年12月。經(jīng)數(shù)據(jù)清洗，最終采用7 129名用戶記錄。數(shù)據(jù)集有139個(gè)特征，包括三年的局部特征，45個(gè)體檢項(xiàng)目。每年項(xiàng)目主要有血常規(guī)、尿常規(guī)、血生化、內(nèi)科、心電圖等。數(shù)據(jù)集還包括第四年的FBG、身高、年齡、性別四個(gè)全局特征。第四年的FBG作為因變量，身高采用四年身高的平均值;年齡采用第三年的年齡;性別采用第三年的性別。

體檢數(shù)據(jù)的清洗過程如圖2所示。

3.3 ?特征提取

體檢數(shù)據(jù)中包含多項(xiàng)體檢項(xiàng)，但也有一些體檢項(xiàng)與空腹血糖的預(yù)測(cè)無關(guān)。本研究采用PCA來進(jìn)行主成分分析，從而達(dá)到降維的目的。

主成分分析是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法，可以處理大量過程參數(shù)間的關(guān)系與變化，排除次要因素，提取主要因素。數(shù)據(jù)采用7 129名用戶的體檢記錄，保留前三年每年45項(xiàng)體檢項(xiàng)以及第四年年齡、身高、性別（其中，男性用0表示，女性用1表示）共138項(xiàng)體檢量作為自變量，記為X1，X2，…，X138，第四年的FBG作為因變量Y。為避免不同醫(yī)學(xué)指標(biāo)單位帶來的偏差，對(duì)自變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后對(duì)訓(xùn)練集中自變量進(jìn)行主成分分析，分析結(jié)果如表1所示。

由表1可知，降維后的指標(biāo)中前47個(gè)新指標(biāo)的累積貢獻(xiàn)率超過85%，也就是說前47個(gè)新指標(biāo)能夠解釋85%的原指標(biāo)，因此我們使用前47個(gè)新指標(biāo)作為自變量進(jìn)行后續(xù)分析。

3.4 ?建模及預(yù)測(cè)

本研究提出依據(jù)前三年體檢數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)第四年用戶是否患有糖尿病的模型，模型建立過程為：

（1）建立包含四年體檢數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，將第四年空腹血糖體檢值轉(zhuǎn)換為0～1表示，具體規(guī)則為空腹血糖小于7 mmol/L的數(shù)據(jù)[20]設(shè)置為0，大于等于7 mmol/L的數(shù)據(jù)設(shè)置為1。

（2）將特征轉(zhuǎn)化為特征選擇中選出來的47個(gè)新指標(biāo)。

（3）將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分，比例為2：1，訓(xùn)練集包含4 754人，測(cè)試集包含2 375人。使用訓(xùn)練集和五種算法（隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、支持向量機(jī)）生成血糖預(yù)測(cè)模型。

（4）將測(cè)試集輸入步驟（3）所得的模型中，得到第四年的預(yù)測(cè)值，用ROC曲線下方的面積大?。ˋrea Under Curve，AUC）評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)的性能，使用敏感度、特異度評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

4 ?模型對(duì)比結(jié)果

為了比較不同算法的性能，分別計(jì)算不同模型的敏感度、特異度和AUC值，結(jié)果如圖3、圖4所示。

從圖3中可知，邏輯回歸和隨機(jī)森林對(duì)于血糖數(shù)據(jù)的分類都有較高的敏感度和特異度，其中，邏輯回歸算法的敏感度和特異度分別為88.51%和92.10%，隨機(jī)森林算法的敏感度和特異度分別為86.49%和85.05%，兩者敏感度差異不大。但從圖4的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，隨機(jī)森林對(duì)于血糖數(shù)據(jù)的分類AUC值達(dá)到了0.931，相較于邏輯回歸的AUC值更高。這說明隨機(jī)森林模型對(duì)于血糖數(shù)據(jù)分類效果更好。

5 ?結(jié) ?論

本研究提出了一種基于三年體檢數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)用戶第四年是否患有糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。該模型通過PCA技術(shù)降低了自變量（特征變量）的維度，同時(shí)削減了變量間的高度重疊和高度相關(guān)性，能夠保證新指標(biāo)之間互不相關(guān)或相關(guān)性弱。通過5種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，隨機(jī)森林算法對(duì)于體檢數(shù)據(jù)糖尿病預(yù)測(cè)結(jié)果最佳，隨機(jī)森林算法的敏感度和特異度分別為86.49%和85.05%，AUC值達(dá)到了0.931。但由于數(shù)據(jù)本身存在著變量數(shù)據(jù)缺失的問題，很多數(shù)據(jù)不足四年，且在特征選擇中使用了新的綜合指標(biāo)，可能會(huì)丟失掉與空腹血糖相關(guān)的體檢信息。在未來的研究中，我們將使用其他技術(shù)來改善模型的性能，選取作用更大的醫(yī)學(xué)檢查項(xiàng)目。

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作者簡(jiǎn)介：馬文彬（1994—），男，漢族，山東菏澤人，碩士在讀，研究方向：醫(yī)療大數(shù)據(jù)。