目的1、開展湖北省晚期血吸蟲病人現(xiàn)狀調(diào)查,為掌握全省晚期血吸蟲病分布和救治現(xiàn)狀提供基線資料,為提高全省晚期血吸蟲病人救治管理水平提供參考依據(jù)。2、以第一部分的調(diào)查數(shù)據(jù)為樣本,基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型分別對(duì)全省晚期血吸蟲病人的預(yù)后轉(zhuǎn)歸進(jìn)行預(yù)測(cè),并用AUC、靈敏度和特異度指標(biāo)對(duì)不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)效能進(jìn)行比較研究。3、以孝南區(qū)晚期血吸蟲病人為例,分別研究肝纖維化四項(xiàng)指標(biāo)、B型超聲檢查和肝功能指標(biāo)與晚期血吸蟲病預(yù)后的關(guān)系。方法1、調(diào)查表由湖北省血防所統(tǒng)一設(shè)計(jì),各疫區(qū)縣(市、區(qū))血防專業(yè)機(jī)構(gòu)按調(diào)查表對(duì)轄區(qū)內(nèi)在冊(cè)晚期血吸蟲病患者統(tǒng)一開展流行病學(xué)調(diào)查,按照相應(yīng)病例納入和排除標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選,共納入4136名符合條件的晚期血吸蟲病病人。收集患者實(shí)驗(yàn)室檢查、臨床和流行病學(xué)調(diào)查資料,并調(diào)查患者救治轉(zhuǎn)歸和治療費(fèi)用情況。2、以上述資料為樣本,根據(jù)轉(zhuǎn)歸結(jié)局分為預(yù)后良好和預(yù)后不良兩組。預(yù)后不良(死亡或病情惡化)被編碼為1,預(yù)后良好(治愈或好轉(zhuǎn))被編碼為0。晚期血吸蟲病患者死亡主要是由于血吸蟲病和血吸蟲引起的并發(fā)癥引起的,例如肝癌、肝昏迷、肝腎綜合征和上消化道出血。因此,本研究中的死亡是指全因死亡。惡化指主要癥狀持續(xù)存在(例如無腹水消減征象或脾腫大型患者無手術(shù)指征)。將70%患者隨機(jī)分配到訓(xùn)練組(2896人),30%患者分配到測(cè)試集(1240人),kNN、SVM、ANN、DT、LR、NBN、TAN、GBN、RF和GBDT模型都是在R3.4.3(R Core Team R,2016)軟件中實(shí)現(xiàn)。kNN模型計(jì)算歐式距離,SVM模型采用核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維平面,ANN模型采用標(biāo)準(zhǔn)前饋式反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),DT模型基于C4.5算法,3種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入了先驗(yàn)知識(shí),RF和GBDT模型均集成5000棵決策樹進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)于所有的比較,用雙側(cè)檢驗(yàn),P0.05被認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的。模型預(yù)測(cè)效能采用ROC曲線下面積(AUC)、準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度等指標(biāo)綜合比較。3、第六部分以孝南區(qū)血防�？漆t(yī)院2015年收治的104例確診晚期血吸蟲病人資料作為研究對(duì)象,按照預(yù)后轉(zhuǎn)歸不同分為兩組,預(yù)后良好組和預(yù)后不良組,分別探討肝纖維化四項(xiàng)指標(biāo)、B型超聲檢查指標(biāo)和肝功能指標(biāo)與晚期血吸蟲病人預(yù)后的關(guān)系。結(jié)果1、患者主要分布在荊州,黃石、孝感等地,以腹水型和巨脾型為主。一般人口學(xué)特征中,腹水型和巨脾型兩組患者間的年齡、性別、BMI、發(fā)育狀況和營養(yǎng)狀況的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。通過對(duì)既往病史、癥狀體征、實(shí)驗(yàn)室檢查、B超和X線檢查的研究發(fā)現(xiàn),老年組和青壯年組在多項(xiàng)指標(biāo)中具有差異。臨床救治方面,脾切除、腹水史、救治手段、治療費(fèi)用和治療轉(zhuǎn)歸在腹水型、巨脾型兩組間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2、對(duì)kNN、SVM模型的研究發(fā)現(xiàn),kNN模型和SVM模型在晚期血吸蟲病人預(yù)后預(yù)測(cè)中的性能都比較理想(AUC0.75),靈敏度,kNN模型優(yōu)于SVM模型;特異度,SVM模型優(yōu)于kNN模型。研究還發(fā)現(xiàn),在不同參數(shù)條件下,隨著k取值的降低,模型的性能逐漸提升。對(duì)ANN、決策樹和LR模型的研究發(fā)現(xiàn),每個(gè)預(yù)測(cè)模型都被證明是有效的并且有其自身的優(yōu)勢(shì),但ANN模型在AUC和靈敏度方面優(yōu)于LR和DT模型。3種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)效果都較為理想,晚期血吸蟲病患者預(yù)后預(yù)測(cè)研究更適合采用NBN(AUC=0.724)和TAN(AUC=0.737),因?yàn)檫@兩種模型的AUC高于GBN(AUC=0.658)。而在NBN和TAN兩種模型中,雖然AUC接近,但是由于TAN考慮了自變量間的相互關(guān)系,可能更符合人們?nèi)粘ＵJ(rèn)知,解釋性更強(qiáng)。對(duì)于集成學(xué)習(xí)模型,隨機(jī)森林和梯度提升決策樹(參數(shù)n.tree=5000)都取得了不錯(cuò)的效果(AUC0.75)。在訓(xùn)練集中,RF模型預(yù)測(cè)性能的主要指標(biāo)(AUC、靈敏度和特異度)均優(yōu)于GBDT和DT模型;RF模型的AUC在測(cè)試集中優(yōu)于GBDT和DT模型,三個(gè)模型的靈敏度和特異度接近。值得注意的是,GBDT的預(yù)測(cè)性能指標(biāo)并沒有優(yōu)于DT模型。這可能與模型的參數(shù)調(diào)整有關(guān),也可能與數(shù)據(jù)集本身的特征有關(guān),這一部分還探討了調(diào)參過程對(duì)模型預(yù)測(cè)性能的影響。預(yù)后預(yù)測(cè)模型的選擇,應(yīng)在性能進(jìn)行比較后,結(jié)合具體醫(yī)學(xué)問題的實(shí)際需要,再加以選擇。3、肝纖維化四項(xiàng)指標(biāo)中,透明質(zhì)酸(HA)和層黏蛋白(LN)可作為預(yù)后指標(biāo)。B超結(jié)果顯示,腹水可作為判斷晚期血吸蟲病患者預(yù)后的關(guān)鍵臨床指標(biāo)。肝功能指標(biāo)中,AST/ALT可以作為判斷晚期血吸蟲病人預(yù)后的指標(biāo)。結(jié)論1、對(duì)晚期血吸蟲病患者開展流行病學(xué)調(diào)查,對(duì)了解晚期血吸蟲病分布現(xiàn)狀,提升晚期血吸蟲病救治管理水平,以及制定科學(xué)合理的防治策略提供了基線資料和依據(jù),具有重要意義。2、本研究中kNN、SVM等9種機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)晚期血吸蟲病的預(yù)后,都取得了良好的預(yù)測(cè)效果。在數(shù)據(jù)資料不滿足特定分布的情況下,參數(shù)模型(如LR模型)和半?yún)?shù)模型(如Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型)不適用,本研究提供了新的思路,有助于不同方法之間結(jié)果的對(duì)比。kNN、SVM和ANN模型數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)預(yù)后預(yù)測(cè)模型要求低,DT模型顯示了清晰的變量篩選過程,容易理解,3種BN模型在分析諸多自變量之間的交互作用時(shí),可解釋性最好。集成學(xué)習(xí)模型克服了單棵決策樹泛化能力不足的缺點(diǎn)。而且機(jī)器學(xué)習(xí)模型容易調(diào)整參數(shù),能生成預(yù)測(cè)效能更好的模型。3、肝纖維化四項(xiàng)指標(biāo)中的透明質(zhì)酸(HA)、層黏蛋白(LN),B超檢查的腹水,以及肝功能檢查的AST/ALT指標(biāo),可作為晚期血吸蟲病臨床預(yù)后指標(biāo)。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;R532.21
【部分圖文】：

圖 1 患者地區(qū)分布本次調(diào)查中，患者主要為腹水型（3482 人）和巨脾型（637 人），侏儒型和結(jié)腸增殖型患者罕見，共 17 人。見圖 2。圖 2 不同臨床分型的病人數(shù)

19圖 2 不同臨床分型的病人數(shù)人口學(xué)特征 1 可見，人口特征中性別（χ2=4.615，P=0.032）、年齡（χ2=52.3 BMI（χ2=7.991，P =0.046）、發(fā)育（χ2=11.997，P =0.001）和營養(yǎng)狀

和病情死亡的情況。預(yù)后不良事件（死亡或病情病情好轉(zhuǎn)）被編碼為 0。死亡主要是由血吸蟲病和癌，肝昏迷和上消化道出血，本研究中死亡指的續(xù)存在（如無腹水消減征象或脾腫大型患者無手N）模型 世紀(jì) 60 年代 Cover 和 Hart 提出的，是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于文本分類、圖像識(shí)別、字符識(shí)別等領(lǐng)域。中 k 個(gè)樣本中，大多屬于一類，而一個(gè)樣本與這 類。與機(jī)器學(xué)習(xí)中急切學(xué)習(xí)（Eager learning）對(duì)earning）, 即 kNN 模型可以沒有學(xué)習(xí)過程，或者說度較高的特點(diǎn)，新樣本與數(shù)據(jù)集中每個(gè)數(shù)據(jù)之間據(jù)個(gè)數(shù)成正比，所以 kNN 模型理論上更適用于kNN 模型分類的結(jié)果可能差別很大。見圖 1。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2821100