【华为云技术分享】基于自动机器学习的心脏病预测模型(1)

前言

Technology developed using artificial intelligence (AI) could identify people at high risk of a fatal heart attack at least 5 years before it strikes.

--the British Heart Foundation (BHF)

作为一位老年病医生的家属，我对于医学与科学技术的结合是较为敏感的。人工智能的兴起，让我有机会看到一些人工智能与医学结合的方案，例如美国5大顶尖医院的机器学习项目，包括了预测性分析、聊天机器人、预测性健康追踪器等等领域。这些新事物促成了我动手学习AI技术，希望将AI技术与医学知识结合在一起的想法。因此，有了这一系列文章。我希望能够针对医学的不同业务场景，结合AI技术训练出一些可用的模型，通过文章帮助医务人员了解AI技术，帮助他们了解如何使用公有云的计算资源和AI资源，训练自己的医学模型。开始今天的话题，谈谈我如何训练心脏病(冠心病)预测模型。

正文

早在2016年，美国麻省总医院宣布与英伟达公司合作成立医疗数据科学中心，该中心希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对疾病进行探测、诊断、治疗和管理。英伟达公司赠送了当时最新的DGX-1(深度学习超级计算机)，麻省总医院提供100亿张医学影像，用于放射学和病理学方面的训练，后续又逐渐扩大到电子病历和基因学领域。

本文我们主要介绍的是根据病例数据进行冠心病可能性的预测。心脏病是心脏疾病的总称，包括冠心病、风湿性心脏病、心肌炎、先天性心脏病、肺心病等多种类型。根据国家卫计委的统计数据，改革开放之后，心脏病发病率在中国一直呈现上升趋势，2013年城市居民死亡原因心脏病位列第三，占比21.45%。结合一些论文和期刊，我们知道人工智能技术已经可以通过信息处理、算法辅助灯方式，辅助医生进行心脏病的预测、辅助医生进行高难度的心脏手术。

2018年，微软推出了一种由人工智能技术支持的冠心病风险评分模型，模型基于印度一家医院提供的40万印度人的健康数据，考虑了21种风险因素，包括饮食、吸烟、呼吸率、高血压、血压等因素，准确识别每位患者的风险水平。这个评分模型将风险分为高、中、低三档，并能提供可以干预的最大风险因素。

心脏病

从医学科普材料了解到，当前冠心病常用的检测方法共有四种，包括心电图检测、多排 CT检查、ECT检测、超声心动图。

1. 心电图(ECG)时一种经过胸腔的,以时间为单位记录心脏生理活动的一项技术.它的原理是通过记录心肌细胞去极化后在皮肤表面记录小的电变化.然后被记录成心电图,心电图检测能检测心律失常,是诊断冠心病的主要方法.他的优点在于简单经济,但这也导致了他的检测得不精准性.比如检测结果正常的患者却在临床时发生了猝死现象常常发生。
2. 多排CT检查主要用于先天性心脏病的检测,是无创性检查.它的优点在于能清晰地显示冠脉血管病的情况.并且还有着扫描速度优势,完成整个心脏仅需５~１０s.更高的图像分辨率(0.3MM)，但同样,此方法也有着缺点,对细微的血管并不敏感,并且对病人的心率要求高。
3. ECT检测，及放射性核素检查,其原理是把放射性药物注射入人体,在代谢之后,探测脏器内,病变组织和正常组织之间的浓度差异,然后通过计算机在成像.优点为可以了解到心肌梗塞的范围以及是否具有可逆性.缺点为费用昂贵,不能早期发现病变。
4. 超声心动图是利用物理学上的超声测距原理检查心脏和大血管的解剖结构和状态的一种技术.显示的是状态和时间的曲线,这个曲线即为超声心动图.超声心动图主要用于了解心室壁的动作心脏瓣膜活动情况等,费用较低.缺点为,对冠脉准确性较低,也不能早期发现病变。

机器学习

本文通过现有的数据构建一个模型，使用机器学习技术训练模型，然后利用这个模型预测病人将来患有冠心病的几率。

机器学习主要分为两个步