發(fā)布時(shí)間：2020-03-24 20:24

【摘要】：目前針對(duì)肝臟系統(tǒng)功能障礙相關(guān)病患的死亡率預(yù)測(cè)主要使用的方式是通過(guò)Apache評(píng)分系統(tǒng)進(jìn)行死亡率預(yù)測(cè),相關(guān)樣本集的提取也以該評(píng)分系統(tǒng)的評(píng)分表為標(biāo)準(zhǔn),該方法適用病患群體廣、需要的樣本數(shù)量也低,廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外的重癥監(jiān)護(hù)室。本文不同于圍繞Apache評(píng)分系統(tǒng)進(jìn)行樣本集構(gòu)建的研究,直接提取MIMICIII與飛利浦eICU協(xié)作數(shù)據(jù)庫(kù)中的病患數(shù)據(jù),通過(guò)樣本特征篩選、缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等過(guò)程,使得得到的數(shù)據(jù)維度更高、缺失值更少,針對(duì)肝臟系統(tǒng)功能障礙相關(guān)病患的死亡預(yù)測(cè)率也更高。由于數(shù)據(jù)樣本特征的復(fù)雜性,結(jié)合人工選取與方差對(duì)比的方式對(duì)樣本特征進(jìn)行了初步篩選。針對(duì)樣本集中的缺失值部分,我們通過(guò)樣本特征基尼重要性的分析,選擇在MIMIC-III樣本集上使用中值填補(bǔ)缺失值,而在eICU樣本集上使用眾數(shù)填補(bǔ)缺失值。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,使用主成分分析(PCA)對(duì)樣本集樣本特征進(jìn)行了降維處理,并對(duì)比了降維前后的樣本集訓(xùn)練出的預(yù)測(cè)模型效果,結(jié)果證明未經(jīng)降維的樣本集更具優(yōu)勢(shì)。接下來(lái)我們使用隨機(jī)森林、支持向量分類(lèi)、多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法,分別在MIMIC-III樣本集與e ICU樣本集上實(shí)現(xiàn)了樣本的肝臟系統(tǒng)功能預(yù)測(cè)、死亡率預(yù)測(cè)以及肝臟系統(tǒng)功能障礙樣本的死亡率預(yù)測(cè)。同時(shí),為了確認(rèn)預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性與泛化能力,引入了召回率、f1分?jǐn)?shù)等模型評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)不同樣本集下的多種算法模型逐一分析。這里為了驗(yàn)證本文研究方法的有效性,我們對(duì)比了使用Apache-IV評(píng)分系統(tǒng)進(jìn)行死亡率預(yù)測(cè)的效果,發(fā)現(xiàn)本文所使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)正確率更高。在對(duì)預(yù)測(cè)模型分析的過(guò)程中,通過(guò)樣本特征的基尼重要性對(duì)比,我們發(fā)現(xiàn)部分樣本特征在病患死亡率預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出較高的重要性。同時(shí),對(duì)比原始樣本集,肝臟系統(tǒng)功能障礙樣本集進(jìn)行死亡率預(yù)測(cè)時(shí),負(fù)離子間隙(Anion gap)表現(xiàn)出更高的基尼重要性,而在去除負(fù)離子間隙這項(xiàng)特征后,肝臟系統(tǒng)功能障礙樣本集的死亡預(yù)測(cè)正確率出現(xiàn)了下滑,這表明負(fù)離子間隙與肝臟系統(tǒng)功能障礙間存在潛在的聯(lián)系。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：R318.0;TP181

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