45、基于机器学习的丙型肝炎病毒识别与分类方法

基于机器学习的丙型肝炎病毒识别与分类方法

1. 引言

肝炎是由病毒感染引发的肝脏炎症，是一种通过感染者传播的传染病，比如共用重复使用的医疗针头就可能导致传播。丙型肝炎病毒（HCV）是慢性肝炎的主要病因之一。全球约有1.3 - 1.7亿人感染丙型肝炎。直到20世纪70年代，科学家才开始了解HCV，并于1989年最终确认其存在。

HCV通常通过血液接触传播，比如HCV患者的血液与他人血液接触，也可能通过非无菌检查设备、静脉注射毒品以及输血等途径传播。其影响分为急性和慢性，急性HCV感染可能在6个月内治愈，而慢性HCV感染则可能导致肝癌甚至死亡。HCV的症状包括深黄色尿液、发烧、关节疼痛、食欲不振、腹部疼痛、疲劳和黄疸等。

目前，HCV可以通过抗病毒药物治疗，同时避免接触HCV感染者的体液和血液可预防感染。然而，由于缺乏适当治疗，每年有超过100万人死于HCV相关疾病，3亿人持续感染。很多人是在常规体检或献血时通过血液检测才发现自己感染了HCV，这一问题在埃及尤为突出，因为埃及献血者众多。过去十多年，埃及因HCV面临严重的经济和健康问题，约1000万埃及人感染HCV，500 - 700万患者被认为是高危人群。自2007年以来，处理和消除埃及的HCV感染疾病成为主要关注点。

此前采用的一些统计方法存在局限性，仅使用了部分酶因素，如未使用ALT酶，且二元线性回归等技术使用有限，还需要采用离群值分析和链接分析等其他统计方法。而机器学习（ML）方法在解决此类问题上表现出有效性，且不断发展。

ML是人工智能的应用，能自动从经验中学习和改进，无需明确编程。它可以独立处理信息并做出决策。过去几十年，许多研究人员使用ML方法基于临床数据构建预测模型，如预测HCV