25、中风领域的人工智能应用

中风领域的人工智能应用

1. 引言

人工智能（AI）技术，特别是基于机器学习（ML）的技术，能够有效改善中风的诊断和治疗。机器学习技术可利用临床医生获取的大量数据，洞察中风事件的严重程度，提高诊断质量，并预测患者的预后。它能通过数据创建模型，为中风诊断和治疗的不同阶段提供决策支持。目前，学术界、企业和临床医生都在努力提升中风治疗水平，机器学习的应用也成为了关键研究方向。

过去，用于中风决策支持的数据主要是患者住院期间的临床数据。这些数据经过适当分析后，能有效用于中风患者的诊断和病情发展预测。近年来，深度学习技术的出现使得机器学习系统能够处理图像数据，如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）的影像数据。此外，患者基因数据的增加也为整合临床、影像和基因数据提供了可能，有助于提高模型的预测能力。因此，人工智能和机器学习在中风领域的应用迅速增加，涵盖从CT图像上的早期缺血检测到确定大脑特定区域的灌注或血流关键指标等多个方面。未来，利用机器学习技术改进决策支持系统将是重要目标。

2. 利用机器学习推断预测模型

机器学习是人工智能最新进展背后的关键技术，它旨在从具体示例中推断出通用规则。

2.1 归纳学习与监督学习

归纳学习是机器学习的一种简单形式，它从一组标记实例（即训练集）中推断出通用规则。每个实例由一组属性（或变量）及其对应值定义。例如，可构建一个包含患者入院时信息的表格，包括年龄、性别、既往中风事件、中风发作到入院的延迟时间以及美国国立卫生研究院中风量表（NIHSS）得分。通过这些数据，我们希望推断出中风事件3个月后患者在改良Rankin量表（mRS）上的预期最终结果。

患者ID	年龄	性别	既往事件	延迟时间（h）	NIHSS	mRS
001	57	男	否	3.5	12	2
002	65	男	是	4.0	27	5
003	71	女	否	1.5	14	3
004	58	女	否	3.5	20	2
005	66	男	是	6.0	27	5
006	68	男	否	1.0	25	4

这种将数据以表格形式组织的方式便于机器学习技术直接应用于从患者独立属性推断结果（目标标签）的问题。患者ID仅用于标识患者，无预测价值，常被用于保护患者匿名性。

根据目标标签的性质，该问题可分为分类问题（标签为离散值）和回归问题（标签为连续值）。本章主要关注分类问题，但许多为分类问题开发的技术也可用于回归问题，有时可能需要一些修改。

这种有监督提供标签的学习方式称为监督学习。若标签不可用，则为无监督学习，通常目标是将实例聚合成相似类（聚类），也可用于识别异常值或清理数据。由于训练集部分实例有标签通常能让算法做出更有意义的预测，因此本章主要关注监督学习。

监督机器学习算法从训练集中的数据推断模型，模型形式多样，如数学公式、规则集、网络参数等。模型可让用户对实例属性进行固定计算以获取目标标签值。但机器学习中存在过拟合问题，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。为避免此问题，在使用机器学习技术时，应确保模型能有效预测未来实例。

2.2 机器学习算法分类

机器学习算法可分为以下四类，但这些类别并非相互排斥，一种方法可能具有多个类别的特征，也可按其他方式分类：
1. 符号方法 ：推导符号规则以得出未见过实例的目标标签。例如，“若年龄 > 60且NIHSS > 24，则mRS = 5”这样的规则可用于预测符合条件患者的mRS值。符号方法的优势在于其分类结果在很多情况下对人类是可理解的，且推断出的规则可进行一致性分析和检查。
其中，决策树是一种流行且有效的符号方法。决策树推断算法（如ID3、C4.5或CART）处理表格数据，推导出与训练集中目标标签紧密匹配的决策树。这些算法旨在推导出紧凑的树，以提高对未见过实例的预测价值。例如，图1所示的决策树能正确标记表1中的所有实例，并可用于推断表外患者的结果。

graph TD;
    A{NIHSS > 24 ?} -->|Yes| B{Age > 70 ?};
    A -->|No| C{Delay > 3h ?};
    B -->|Yes| D(5);
    B -->|No| E(4);
    C -->|Yes| F(5);
    C -->|No| G(2);

此外，还有决策列表等其他符号模型，它们具有更易理解的优势。随机森林则基于创建一组决策树，通过“投票”确定预测结果，也可视为一种统计方法。
2. 统计方法 ：旨在推断独立属性与目标标签之间的相关概率关系，以根据属性值预测目标标签的最可能值。统计方法通过估计输入/输出属性的联合概率分布来实现这一目标。
回归是一种重要的统计方法，包括单线性回归（寻找独立连续变量与依赖连续变量之间的线性关系）、多元线性回归（寻找一组连续变量与单个独立变量之间的关系）和多项式回归（处理非线性关系）。但回归方法不适用于分类问题，此时应使用逻辑回归。当目标标签为二进制时，可直接使用逻辑回归；当目标标签有多个可能值时，则使用多项逻辑回归。

正则化可用于改善回归方法的性能，避免过拟合。当输入变量较多时，标准回归容易对过多变量加权，导致过拟合。正则化通过迫使部分系数变为零，使回归函数仅依赖于输入变量的一个小子集。根据惩罚形式的不同，可得到岭回归、Lasso回归等不同方法。回归方法在中风预后预测中已得到广泛应用，并取得了良好效果。

另一种重要的统计方法是基于贝叶斯定理的朴素贝叶斯方法。虽然直接应用贝叶斯定理通常不可行，但朴素贝叶斯方法通过简化计算，在实际应用中非常有效。
3. 基于相似度的方法 ：其基本思想是将新实例分类为训练集中最相似实例的类别。例如，对于一个57岁男性患者，无既往中风事件，中风发作3小时后入院，NIHSS得分为12，由于该情况与表1中第一个实例相似，可估计其mRS结果为2。这种分类方法称为最近邻算法，当考虑固定数量的最近邻（k）并根据这些邻居中最常见的类别进行决策时，称为k近邻算法。

应用基于相似度的方法需要定义实例之间的相似度度量（距离），该度量要考虑不同输入属性的性质。例如，年龄相差1岁可能不如入院延迟相差1小时重要。定义这样的相似度度量可能具有挑战性，但有一些算法可以自动完成此任务，调整不同维度的尺度。

支持向量机（SVM）分类是基于相似度方法的一种，也可视为回归的一种改进形式。它基于在输入空间中找到一个超平面来分离两个类别。虽然超平面只能在特定情况下分离线性可分的类别，但SVM算法通过核技巧将原始空间转换为高维空间，使其能够处理中风数据非线性可分的情况。
4. 连接主义方法 ：灵感来源于人类大脑的行为。人类大脑通过数百万个简单计算单元（生物神经元）以复杂且大多未知的模式相互连接来进行复杂计算。连接主义方法使用人工神经网络（ANN），即简单地模拟神经元的行为。在简化模型中，人工神经元计算输入的加权和，并输出该加权和的非线性函数。常见的非线性函数包括Heaviside阶跃函数、Sigmoid/逻辑函数、双曲正切函数或修正线性单元。

单个简单的人工神经元计算能力有限，但多个神经元连接成多层感知器（MLP）网络后，可执行非常复杂的任务。然而，要使人工神经网络有用，需要合适的算法来设置神经元之间的连接权重。反向传播算法的发现使得研究人员能够将人工神经网络应用于各种问题。反向传播是一种数学优化方法，通过计算误差函数相对于网络中每个权重的导数来推导权重。误差函数通常在网络输出等于期望输出时达到最小值，例如常见的误差函数是目标输出与网络输出之差的平方和。

通过计算误差函数的导数（即梯度），可以使用梯度下降方法（如反向传播和共轭梯度算法）来调整权重，以最小化网络输出误差。当网络权重设置正确时，输入变量X1 - X5（对应表1中第2 - 6列的属性）将映射到正确的目标标签Z（mRS值）。

2.3 不同机器学习算法在中风领域的应用对比

为了更清晰地了解不同机器学习算法在中风领域的应用特点，我们可以从以下几个方面进行对比：
|算法类型|优点|缺点|适用场景|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|符号方法|分类结果可理解，规则可分析检查|可能过于依赖规则，对复杂关系处理能力有限|需要解释模型决策过程，数据关系相对简单的情况|
|统计方法|能处理概率关系，回归方法广泛应用且有正则化改进|对数据分布有一定假设，过拟合问题需关注|需要预测目标标签概率，数据具有一定统计规律的情况|
|基于相似度的方法|思想简单直观，可处理非线性数据|相似度度量定义困难，计算复杂度可能较高|数据分布不规则，需要基于实例相似性进行分类的情况|
|连接主义方法|能处理复杂非线性关系，可学习深层次特征|训练时间长，模型解释性差|数据复杂，需要挖掘深层次信息的情况|

3. 中风领域人工智能应用的挑战与机遇

虽然人工智能和机器学习在中风领域展现出了巨大的潜力，但也面临着一些挑战：
1. 数据质量和数量 ：高质量的数据是机器学习模型训练的基础。然而，中风数据可能存在不完整、不准确或不一致的问题，影响模型的性能。此外，足够数量的数据对于模型的泛化能力至关重要，但获取大量有代表性的中风数据可能具有挑战性。
2. 模型解释性 ：一些复杂的机器学习模型（如深度神经网络）虽然在预测性能上表现出色，但缺乏良好的解释性。在医疗领域，医生和患者需要理解模型的决策过程，以确保其可靠性和安全性。
3. 伦理和法律问题 ：人工智能在医疗领域的应用涉及到患者隐私保护、数据安全和责任界定等伦理和法律问题。如何在应用人工智能技术的同时，保障患者的合法权益是一个亟待解决的问题。

同时，中风领域的人工智能应用也带来了许多机遇：
1. 个性化医疗 ：通过整合临床、影像和基因数据，人工智能可以为每个患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果。
2. 早期诊断和干预 ：利用人工智能技术进行早期缺血检测和病情预测，可以实现中风的早期诊断和及时干预，降低患者的死亡率和致残率。
3. 医疗资源优化 ：人工智能可以帮助医生更高效地处理大量的医疗数据，优化医疗资源的分配，提高医疗服务的质量和效率。

4. 总结与展望

人工智能和机器学习在中风领域的应用为改善中风的诊断和治疗提供了新的途径。通过利用丰富的数据资源和先进的算法技术，我们可以构建更准确、更可靠的预测模型，为患者提供更好的医疗服务。

在未来，随着技术的不断发展和数据的不断积累，我们可以期待以下几个方面的进展：
1. 多模态数据融合 ：进一步整合临床、影像、基因和其他多模态数据，挖掘更全面的信息，提高模型的预测能力。
2. 可解释人工智能 ：开发具有良好解释性的机器学习模型，使医生和患者能够理解模型的决策过程，增强模型的可信度和实用性。
3. 临床应用推广 ：将人工智能技术更广泛地应用于临床实践，与医生的专业知识相结合，实现人工智能与医疗的深度融合。

总之，人工智能在中风领域的应用前景广阔，但也需要我们共同努力，克服面临的挑战，充分发挥其优势，为中风患者带来更好的治疗效果和生活质量。

附录：相关概念解释

• NIHSS ：美国国立卫生研究院中风量表，用于评估中风患者的神经功能缺损程度。
• mRS ：改良Rankin量表，用于评估中风患者的残疾程度和预后情况。
• 过拟合 ：模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳的现象。
• 梯度下降 ：一种用于最小化目标函数的优化算法，通过迭代更新参数来逐步降低误差。
• 反向传播 ：一种用于训练人工神经网络的算法，通过计算误差函数的梯度来调整网络中的权重。