58、智能医疗预测：机器学习与健康监测的前沿融合

智能医疗预测：机器学习与健康监测的前沿融合

1. 机器学习在网络生物学中的挑战与应对

在网络生物学领域，机器学习方法虽具有巨大潜力，但仍面临诸多挑战，为了实现更好的结果和准确的预测，需要解决以下问题：
- 数据质量与数量 ：机器学习方法对数据需求量大，当前生物数据集虽处于多组学状态，数据量丰富，但大多规模极小，难以有效应用深度学习等先进算法，或数据质量不达标。因此，需投入精力创建网络生物学的精选数据集，注重数据的最佳质量（经过实验验证）和数量（用于机器学习分析）。
- 多组学与成像数据 ：多组学数据集成本高昂，创建包含成像数据的补充数据库是不错的选择，这些数据库易于创建，适合深度学习算法分析。对于生物数据集中稀疏数据过小而无法进行机器学习分析的问题，可以通过开发专门针对此类数据的机器学习算法来解决，也可生成具有真实数据属性的计算数据，如图像分析中常用的生成对抗网络（GANs），它能增加训练数据量以进行有效分析。
- “黑盒”问题 ：最新机器学习模型中的“黑盒”问题在网络生物学中尤为突出，如新型CNN、DNN和RNN算法在训练过程中，输入数据在最终阶段发生改变，难以理解最终特征的确定方式，导致输出数据失去生物学视角，限制了对生物网络基本机制的理解和模型效率。开发具有透明模型步骤的架构有助于其在网络生物学中的应用。

2. 智能预测医疗框架的背景与需求

随着慢性疾病在全球死亡原因中占比不断增加，如癌症、糖尿病、慢性呼吸道疾病和心血管疾病等，现代医疗监测和推荐系统的需求日益迫切。这些系统需要分析患者护理环境中收集的大数据，以确定患者健康状况并预测疾病。

智能预测医疗框架的出现成为医疗服务的关键平台，它融合了信息和通信技术（ICT）的多个领域，包括移动通信、无线传感器网络（WSNs）、物联网（IoT）、大数据、可穿戴计算和无线体域网（WBAN）等，这些技术产生的大数据为医疗分析提供了丰富资源，但处理大数据并在关键情况下采取实时行动是一项挑战。

人工智能及其子领域为医疗分析和预测带来了新机遇，机器学习（ML）和深度学习（DL）能够预测疾病模式和症状关联，基于ML和DL的预测建模可以改善健康前景、减缓疾病进展并发现疾病原因，同时帮助医护人员提供高质量的医疗服务。然而，现有的慢性疾病预测模型大多未在实际环境中得到验证，且多数只能简单分类疾病发作情况，因此需要能够高效分类患者健康状态、支持个性化和通用医疗规则并基于症状进行早期疾病诊断的医疗框架和模型。

3. 智能预测医疗框架的构建

• 材料与方法
  • 合成数据生成 ：由于缺乏通过物联网传感器长期监测慢性疾病（如血压）患者的真实数据集，研究中生成了合成数据集。该数据集基于Physionet MIMIC - II数据库中三名真实患者一年的生命体征数据，结合e - 医疗物联网套件（MySignals）生成，采样率为15分钟，包含环境条件、活动信息和生命体征等，其可靠性在先前的生物医学数据分析研究中得到验证。以下是合成数据集的示例：
    |时间戳|心率(HR)|收缩压(SBP)|舒张压(DBP)|呼吸率(RR)|血氧饱和度SpO2|活动(Act)|上次活动(L_Act)|环境条件(Amb)|药物治疗(Med)|症状(Symp)|类别|
    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
    |01 - 01 - 2018 00:00|67|110|75|15|97|6|5|0|0|0|1|
    |07 - 04 - 2018 22:30|98|127|88|7|92|2|6|1|1|26|2|
    |07 - 12 - 2018 03:45|106|163|117|14|91|3|3|0|0|8|3|
    |01 - 01 - 2019 04:15|179|53|106|20|65|3|4|2|1|55|4|
  • 框架描述 ：该框架包含三个层次：
    • AAL层 ：管理环境辅助生活（AAL）系统，监测和记录患者的生命体征和环境条件，由开源电子健康平台（如MySignals平台）支持，可提供多种连接选项并方便集成定制医疗传感器。
    • 本地智能模块（LIM） ：基于边缘设备，也称为边缘层。该层收集、存储和处理通过中间通信协议传输的数据，可在离线和在线模式下工作，包括物联网网关、本地处理和存储单元（LPSU）以及提出的深度学习模型。
    • 云导向模块（COM） ：包含患者的个性化信息、辅助服务和知识库，也称为知识模块。该模块由两个或多个具有适当安全性的云组成，在线患者数据库（OPDB）与LPSU同步以更新患者特定规则。医护人员、医学专家和辅助服务等是该层的一部分，可对LIM生成的警报做出响应。
  • 提出的预测模型 ：
    • 模型输入 ：生命体征和AAL数据。
    • 预处理和归一化 ：对数据进行预处理并转换为数值，使用z - 分数进行归一化。
    • 特征工程 ：根据患者活动和上下文提取特征。
    • 模型训练 ：使用公式 (Z = \sum_{i = 1}^{m} W_{h_i} X_i + b) 进行训练，其中 (W_h) 表示第 (h) 层的权重集，(X) 表示输入数据集的特征，范围从1到 (m)。该深度学习模型包含五层（包括输入和输出层），各层节点数分别为12、24、12、6和4。计算概率得分后，将其输入到新的成本优化函数中，最后使用softmax激活函数进行输出压缩以获得正确预测。
  • 新成本函数 ：为解决不同输入误差的可变性问题，通过扩展分类交叉熵（CCE）开发了新的成本函数。使用自适应学习率方法（Adam）进行参数优化，Adam为不同参数计算单独的学习率，以最小化深度神经网络（DNN）中的成本或目标函数。具体公式如下：
    • 若个体概率输入的CCE（即 (E(W))）大于所有 (E(W)) 的平均值，则使用以下公式对新的CCE进行合理化：
      [z_i =
      \begin{cases}
      y_i \log(y^{\prime}) - E(W) & \text{if } y_i \log(y^{\prime}) > E(W)
      \end{cases}
      ]
    • 再次使用以下公式计算个体成本，可得到最佳误差值和梯度：
      [E(W) = - \sum_{i = 1}^{k} z_i]
      新的损失/成本函数能使深度学习算法在优化算法使用较小学习率时更好地收敛，预测完美概率的模型的交叉熵或对数损失为0.0。

4. 实验设置与结果分析

• 实验设置 ：为分析性能，对提出的预测深度学习模型和新的成本优化函数进行了多次实验。预测模型在第二层对患者的真实健康状况进行分类和预测，以向护理人员、患者社交网络发送警报并调用辅助服务。实验使用的不平衡数据集中，每种类型患者的各类标签数量如下表所示：
  |患者类型|紧急情况|警报|警告|正常|
  | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
  |高血压患者(P1)|175|2404|23347|9307|
  |低血压患者(P2)|148|1627|14003|19455|
  |正常血压患者(P3)|109|1186|21421|12517|
  训练集和测试集的划分比例分别为70%和30%，模型在配备英特尔酷睿i3第5代、8GB RAM和4核、运行Windows - 10（64位）的系统上执行，并使用了匹配版本的数学、机器学习、深度学习、科学和图形库，如Scikit - learn、Keras和Google TensorFlow。
• 结果与讨论 ：为确定预测模型是否能为远程监测的患者提供正确建议，将其性能与基准神经网络模型以及IHCAM - PUSH中的最佳分类器（朴素贝叶斯）进行了比较，以评估其在所有三种类型患者中的表现。

通过以上研究可以看出，机器学习在网络生物学和智能医疗预测领域具有广阔的应用前景，但仍需解决数据、模型透明度等方面的问题，以实现更准确、高效的医疗预测和健康管理。

5. 智能预测医疗框架的优势展现

该智能预测医疗框架在实际应用中展现出了显著的优势，主要体现在以下几个方面：
- 高准确性预测 ：实验结果表明，所提出的模型最高整体准确率达到了99.97%，比现有模型提高了多达8.8%。这一高准确率使得对患者健康状况的判断更加精准，能够及时发现潜在的健康问题。
- 增强紧急情况应对能力 ：对于高血压、低血压和正常血压患者的紧急情况，F - 分数分别提高了12%、39%和12%。这意味着模型在识别紧急情况时更加敏感和准确，能够及时为患者提供必要的帮助。
- 处理复杂数据能力 ：该模型能够有效处理不平衡的大数据、生命体征的高变异性以及各类血压患者的数据。在实际医疗场景中，患者数据往往具有多样性和复杂性，该模型的这一能力使其更具实用性。

6. 智能预测医疗框架的应用流程

以下是该智能预测医疗框架在实际应用中的流程图：

graph LR
    A[AAL层监测] --> B[数据传输至LIM层]
    B --> C[LIM层预处理和特征提取]
    C --> D[预测模型分析]
    D --> E{判断健康状态}
    E -- 紧急情况 --> F[调用辅助服务]
    E -- 其他情况 --> G[发送警报或正常反馈]
    G --> H[数据同步至COM层]
    H --> I[COM层存储和分析]
    I --> J[医护人员决策支持]

具体流程如下：
1. AAL层监测 ：通过环境辅助生活（AAL）系统持续监测患者的生命体征和环境条件。
2. 数据传输至LIM层 ：将监测到的数据传输到本地智能模块（LIM）进行处理。
3. LIM层预处理和特征提取 ：在LIM层对数据进行预处理，如转换为数值、归一化等，并提取相关特征。
4. 预测模型分析 ：使用提出的深度学习预测模型对处理后的数据进行分析，判断患者的健康状态。
5. 判断健康状态 ：根据模型分析结果，判断患者处于紧急情况、警报、警告还是正常状态。
6. 紧急情况处理 ：如果是紧急情况，立即调用辅助服务，如通知医生、救护车等。
7. 其他情况处理 ：对于非紧急情况，发送相应的警报或正常反馈给患者和护理人员。
8. 数据同步至COM层 ：将处理后的数据同步到云导向模块（COM）进行存储和进一步分析。
9. COM层存储和分析 ：COM层对数据进行存储和深入分析，为医护人员提供决策支持。
10. 医护人员决策支持 ：医护人员根据COM层提供的分析结果，做出相应的医疗决策。

7. 未来发展方向与展望

尽管该智能预测医疗框架已经取得了一定的成果，但仍有一些方面可以进一步改进和发展：
- 数据整合与共享 ：未来可以进一步整合更多类型的医疗数据，如基因数据、病历数据等，实现数据的共享和互通，以提高模型的预测能力。
- 模型优化 ：不断优化深度学习模型和成本函数，提高模型的泛化能力和稳定性，使其能够更好地适应不同的医疗场景。
- 个性化医疗 ：结合患者的个体特征和历史数据，实现更加个性化的医疗预测和建议，为患者提供更加精准的医疗服务。
- 跨领域合作 ：加强与其他领域的合作，如生物信息学、计算机科学等，共同推动智能医疗的发展。

总之，智能预测医疗框架结合机器学习技术为医疗领域带来了新的机遇和挑战。通过不断地研究和改进，有望实现更加准确、高效的医疗预测和健康管理，为人们的健康保驾护航。