謝 爽 范會敏

(西安工業(yè)大學計算機科學與工程學院 陜西 西安 710021)

0 引 言

高血壓和高血脂是常見慢性病，早期一般沒有癥狀，是心腦血管疾病的主要危險因素[1]?！?017中國心血管病報告數(shù)據(jù)》中指出，雙高疾病對我國公民的危害日益加劇，人們對雙高的預(yù)防治療手段的需求也越來越迫切。

在如今信息發(fā)展迅速的現(xiàn)代化社會中，醫(yī)療數(shù)據(jù)大部分都以電子醫(yī)療病歷的形式記錄，其中包含診斷、癥狀、檢查和化驗等信息，具有維度高、稀疏的特點。針對醫(yī)療數(shù)據(jù)維度高、稀疏的特點，一些疾病預(yù)測模型被提出。

傳統(tǒng)的疾病風險預(yù)測主要基于Cox比例風險回歸模型及邏輯回歸模型。Cox比例風險模型是由英國統(tǒng)計學家D.R.Cox提出的一種半?yún)?shù)回歸模型。Wang等[2]利用Cox模型，基于弗雷明漢心臟研究來建立房顫患者發(fā)生腦卒中及死亡的風險預(yù)測模型。該研究腦卒中預(yù)測模型和腦卒中或死亡預(yù)測模型的H-L統(tǒng)計量分別為7.6和6.5，AUC分別為0.66、0.70。

盡管傳統(tǒng)的回歸方法在疾病預(yù)測方面有廣泛的應(yīng)用，但這些方法在預(yù)測準確度和模型可解釋方面仍有提升的空間。近年來，機器學習領(lǐng)域的特征選擇和有監(jiān)督學習建模方法越來越多地用于疾病預(yù)測問題。

Khosla等[3]采用了特征選擇和機器學習方法來預(yù)測5年內(nèi)的腦卒中發(fā)生率。該研究的數(shù)據(jù)來自心血管健康研究數(shù)據(jù)集，采用了四種方法進行缺失值填充，包括均值填充、中位數(shù)填充、線性回歸，及期望最大化方法；特征選擇方法包括前向特征選擇、L1正則化和保守均值特征選擇；建模時嘗試了支持向量機和基于邊緣的刪失回歸方法。使用L1正則化邏輯回歸進行特征選擇，然后使用支持向量機進行預(yù)測，采用十折交叉驗證的平均測試AUC(Area Under Curve)為0.764，優(yōu)于L1正則化Cox模型。將各種特征選擇算法與預(yù)測算法相結(jié)合的平均顯示，保守均值和基于邊緣的刪失回歸相結(jié)合在AUC評價標準中能達到0.777，為性能最佳的結(jié)果。

Choi等[4]在心衰的預(yù)測上率先使用了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的方法。針對單個臨床事件的建模采用了自然語言理解中常用的one-hot向量的方式，把任何一個臨床事件都表示成N維的向量，但向量的最后一位為事件發(fā)生時間距離預(yù)測時間的間隔，類似于一個時間戳。使用門循環(huán)單元從每個輸入的臨床事件向量計算相應(yīng)的隱狀態(tài)，在最終的隱狀態(tài)上應(yīng)用邏輯回歸模型計算最后的心衰風險概率。與線性回歸、支持向量機和K近鄰算法等多種經(jīng)典回歸或機器學習方法實驗對比后發(fā)現(xiàn)，基于RNN方法的預(yù)測AUC有提高。

綜上所述，由于電子病歷數(shù)據(jù)高維度、高稀疏的特點，疾病預(yù)測研究的重點主要在特征處理方面。因此，本文提出一種Word2vec和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的特征提取方法(WV-CNN)，從特征處理方面入手進行雙高疾病的預(yù)測研究。

1 WV-CNN特征提取方法

使用Word2vec進行詞語表示，得到的詞向量為低維稠密性實數(shù)，并且很好地保留了語義信息[5]，最后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從局部到全局相關(guān)性特征的學習能力，對大量文本向量進行深度學習，將文本特征中的重要信息提取出來，以提高預(yù)測效果。

1.1 Word2vec詞向量庫構(gòu)建

由于針對醫(yī)學體檢領(lǐng)域的文本特征提取，需要采用該領(lǐng)域的文本進行向量庫的訓練，得出的詞向量更貼合該問題領(lǐng)域。具體詞向量庫構(gòu)建流程如圖1所示。

圖1 詞向量庫構(gòu)建

先對文本Di進行分詞處理Di=[wi，w2,…，wn]，n為詞語個數(shù)。再根據(jù)Word2vec詞向量庫把分詞后的文本替換成低維數(shù)值向量Wi=[Vi1，Vi2，…，Vik]，k為詞向量的維度，如圖2所示。

圖2 詞向量表示

經(jīng)過上述處理過程使文本特征從高維度、高稀疏數(shù)據(jù)，變成了類似圖像的連續(xù)稠密矩陣數(shù)據(jù)表示，并且進一步作為下一步卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。這種文本向量化表示免去了一般特征處理的繁瑣工作，讓文本原始信息得到了最大限度的保留。

1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示，有輸入層、卷積層、池化層、全連接層四層，特征以詞向量的形式輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過卷積層、池化層提取出特征中的重要信息，最后再經(jīng)過全連接層輸出特征。

圖3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

經(jīng)過Word2vec詞向量，令xi∈Rk為對應(yīng)于文本特征中的第i個詞的k維詞向量，將這些詞向量作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。長度為n的文本表示為：

x1：n=x1⊕x2⊕…⊕xn

(1)

式中：⊕是連接運算符；xi：i+j指的是詞向量xi，xi+1，…，xi+j的連接。

卷積中卷積核w∈Rhk作用在h個詞向量上以產(chǎn)生新特征，h為卷積步長。卷積核掃過詞向量xi：i+h-1生成特征ci，計算式表示為：

ci=f(w·xi：i+h-1+b)

(2)

式中：b∈R是偏置項；f(·)是激勵函數(shù)。文本表述中，單個主語、主語+謂語、主語+謂語+賓語三種文本表述組合就能將一個句子的主要意思簡潔地表述清楚。卷積層中，考慮到上述三種文本表述組合，卷積核大小分別為1個詞向量、2個詞向量和3個詞向量三種。

使用非線性函數(shù)作為激勵函數(shù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達能力更加強大，不再是輸入的線性組合，幾乎可以逼近任意函數(shù)，以協(xié)助表達復(fù)雜特征。常見的激勵函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、tanh函數(shù)和ReLU函數(shù)等，本研究中使用tanh函數(shù)：

(3)

卷積核作用于文本{x1：h，x2：h+1，…，xn-h+1：n}中產(chǎn)生特征映射，表示為：

c=[c1，c2，…，cn-h+1]c∈Rn-h+1

(4)

然后，在特征映射上進行最大化池化操作，并取最大值c=max{c}作為對應(yīng)于該特定卷積核的特征，這是為了在特征映射找到最據(jù)代表性的特征，最后再經(jīng)過全連接層直接輸出特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體參數(shù)設(shè)置如表1所示。

表1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

2 實 驗

2.1 實驗設(shè)計

基于數(shù)據(jù)挖掘的疾病預(yù)測的步驟包括數(shù)據(jù)集的預(yù)處理、特征工程、使用機器學習算法訓練預(yù)測模型，然后使用測試集驗證模型的效果。數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對訓練集和測試集中的特征規(guī)范化，如科學計數(shù)法表示數(shù)據(jù)的處理、數(shù)值與字符混合數(shù)據(jù)的處理等。數(shù)據(jù)中含有文本型數(shù)據(jù)，運用特征提取方法將文本型數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息提取出來并轉(zhuǎn)化為向量，作為新的特征合并到數(shù)據(jù)集中，然后利用預(yù)測算法預(yù)測出雙高的具體數(shù)值。

為了驗證WV-CNN的效果，從輸入數(shù)據(jù)量級和預(yù)測算法等幾個不同角度對算法進行對比實驗。

在訓練過程中分別使用Doc2vec算法和WV-CNN算法進行特征處理，將處理后的數(shù)據(jù)特征輸入到訓練后的模型中，對測試集進行預(yù)測，得到對每個個體的收縮壓、舒張壓、甘油三酯、高密度脂蛋白膽固醇和低密度脂蛋白膽固醇五項指標的預(yù)測結(jié)果，并與實際檢測值進行對比。對比實驗設(shè)計如圖4所示。

圖4 實驗設(shè)計

實驗使用均方誤差MSE作為評價指標，其第j項的計算式為：

(5)

(6)

本實驗采用的數(shù)據(jù)集是由體檢中心提供的共10 000條個人體檢信息數(shù)據(jù)集，涉及BMI指數(shù)、心電圖、B超、血液檢驗和尿液檢驗等一系列數(shù)值型和文本型數(shù)據(jù)特征。實驗中，對數(shù)據(jù)集按9 ∶1的比例分為訓練集和測試集，再在訓練集中以9 ∶1的比例分為訓練集和驗證集。其中，訓練集的作用是計算梯度并更新權(quán)重；驗證集的作用為確定正確的超參數(shù)，以避免過擬合現(xiàn)象的發(fā)生；測試集的作用為給出實際的評價指標。

2.2 不同數(shù)量級樣本數(shù)據(jù)對比實驗

在疾病預(yù)測中，樣本數(shù)據(jù)的大小不僅影響預(yù)測的效率還對預(yù)測的準確率有著極大的影響。樣本數(shù)據(jù)不是越大越好，對于每一個具體問題，都有其最合適的樣本數(shù)據(jù)。為驗證在不同樣本數(shù)據(jù)輸入下Doc2vec算法和WV-CNN算法的MSE值變化，本實驗分別在支持向量機(SVM)和梯度提升樹(GBDT)算法下進行對比實驗，結(jié)果如圖5和圖6所示。

圖5 SVM算法預(yù)測

圖6 GBDT算法預(yù)測

實驗結(jié)果表明，相對于其他預(yù)測算法，WV-CNN算法的MSE值在不同的數(shù)量級輸入下基本都要低于Doc2vec算法。

由圖6可見，在輸入樣本數(shù)量在500和1 000左右時，Doc2vec算法的MSE值比WV-CNN算法略微高一些，分析原因主要是因為輸入樣本數(shù)量太少，導致經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取到特征信息有限。在圖5和圖6中，隨著輸入樣本數(shù)量的增加，MSE值都呈下降趨勢。此外，在輸入樣本數(shù)量為8 000或8 500左右時MSE值較低，且之后MSE值趨于穩(wěn)定。

2.3 不同預(yù)測算法對比實驗

為了驗證WV-CNN方法在不同預(yù)測算法下的有效性，本實驗分別選取線性回歸、支持向量機、隨機森林、梯度提升樹和極端梯度提升(XGBoost)，在輸入樣本數(shù)量為8 000的相同環(huán)境下進行對比實驗，實驗結(jié)果詳細數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 Doc2vec方法與WV-CNN方法在不同預(yù)測算法下的對比實驗結(jié)果

實驗結(jié)果表明，在使用不同的預(yù)測算法情況下，本文算法的MSE值都要低于Doc2vec算法?？梢钥闯?，支持向量機算法相對于其他算法的預(yù)測效果而言最差，但經(jīng)過WV-CNN算法得到的MSE值相比Doc2vec算法下降了0.314 2，經(jīng)過特征提取改進后預(yù)測效果提升明顯。相對于其他算法，極端梯度提升算法的MSE值變化不明顯，使用了WV-CNN算法特征提取后MSE值下降了0.081 7，但預(yù)測效果最穩(wěn)定。綜合比較，經(jīng)WV-CNN算法提取文本特征后再使用極端梯度提升算法預(yù)測獲得的MSE值最小，達到了0.025 4。

2.4 實驗結(jié)果

為了驗證WV-CNN算法對文本特征提取的有效性，本文進行了一系列對比實驗，分別從輸入數(shù)據(jù)數(shù)量級、預(yù)測算法兩方面進行實驗，采用MSE值作為評價指標，得到了多組實驗結(jié)果，結(jié)果數(shù)據(jù)匯總?cè)绫?所示。

表3 實驗結(jié)果匯總

實驗結(jié)果表明，本文算法的特征提取能力優(yōu)于Doc2vec算法。本文算法在不同輸入數(shù)據(jù)數(shù)量級的MSE值平均降低了0.192 4，在各個不同預(yù)測算法中MSE值平均降低了0.245 4。經(jīng)過上述對比實驗可以得出，在雙高疾病預(yù)測中，WV-CNN算法的特征提取能力在不同輸入數(shù)據(jù)數(shù)量級和不同預(yù)測方面都有很好的表現(xiàn)。

3 結(jié) 語

在雙高疾病預(yù)測過程中，本文提出了一種基于WV-CNN的特征提取方法，對體檢中心提供體檢數(shù)據(jù)進行特征處理，并且使用Doc2vec算法作為對比組對特征進行處理。經(jīng)過不同數(shù)量級樣本數(shù)據(jù)和不同預(yù)測算法兩個對比實驗，結(jié)果表明：基于WV-CNN的特征提取在疾病預(yù)測方面有較低的誤差率，具有不錯的效果。盡管如此，基于WV-CNN的雙高指標預(yù)測方法在疾病預(yù)測方面仍然不夠完善，下一步將繼續(xù)完善預(yù)測模型。今后研究中，將基于WV-CNN的低誤差率預(yù)測，根據(jù)對雙高影響程度大小對體檢項目進行排序，從數(shù)據(jù)分析的角度得到導致雙高的原因，醫(yī)護人員可以以此調(diào)整雙高治療方案。