基于體檢數(shù)據(jù)的糖尿病風險預測模型對比研究

馬文彬 王克 于濱 馮超南 紀俊

摘 ?要：隨著中國糖尿病患者人數(shù)及病死率不斷上升，對空腹血糖的有效檢測及合理預測是目前的研究重點。采用數(shù)據(jù)挖掘的方法，根據(jù)體檢數(shù)據(jù)建立空腹血糖變化預測模型?；谇叭甑尼t(yī)學檢查數(shù)據(jù)預測第四年空腹血糖的變化，從醫(yī)學檢查數(shù)據(jù)庫中收集實驗數(shù)據(jù)。在特征選擇階段，使用主成分分析選擇最佳特征子集，結(jié)合5種機器學習算法建立模型并預測患病風險。實驗結(jié)果表明隨機森林算法模型對糖尿病風險預測效果最佳。

關(guān)鍵詞：空腹血糖;機器學習;PCA;體檢數(shù)據(jù);糖尿病預測

中圖分類號：TP311.13;R587.1 ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）23-0072-04

Comparative Study of Diabetes Risk Prediction Models Based on Physical Examination Data

MA Wenbin1，WANG Ke2，YU Bin3，F(xiàn)ENG Chaonan3，JI Jun1，3

（1.Qingdao University，Qingdao ?266071，China;2.East Hospital of Qingdao Municipal Hospital，Qingdao ?266071，China;

3.Beijing Wanlingpangu Technology Co.，Ltd.，Beijing ?100089，China）

Abstract：With the increasing number of diabetes patients and mortality in China，the effective detection and reasonable prediction of fasting blood glucose is the focus of current research. Using the method of data mining，the prediction model of fasting blood glucose change was established according to the physical examination data. Based on the medical examination data of the previous three years to predict the change of fasting blood glucose in the fourth year，the experimental data is collected from the medical examination database. In the feature selection stage，principal component analysis is used to select the best feature subset，combined with five machine learning algorithms to build a model and predict the risk of disease. The experimental results show that the random forest algorithm model is the best for diabetes risk prediction.

Keywords：fasting blood glucose;machine learning;PCA;physical examination data;diabetes prediction

0 ?引 ?言

糖尿病是一種日漸流行的疾病，嚴重時會引發(fā)許多并發(fā)癥，但早期糖尿病患者沒有任何癥狀或者癥狀較輕，所以早期糖尿病并不容易被發(fā)現(xiàn)[1]。如果在糖尿病早期對患者進行適當?shù)淖o理，改變其生活方式并輔助藥物治療，能夠使糖尿病并發(fā)癥的風險降低30%～60%[2]?？崭寡牵‵asting Blood Glucose，F(xiàn)BG）是糖尿病診斷的重要指標，對于FBG的研究可以幫助患者在糖尿病發(fā)病早期發(fā)現(xiàn)風險從而得到盡早治療，通過對近些年國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)，糖尿病預測模型大多采用同年體檢數(shù)據(jù)，預測效果不可靠且不具有提前預測性。本文以青島大學國家自然科學基金項目“基于健康數(shù)據(jù)分析的半監(jiān)督在線學習血糖預測建模算法研究”和青島大學山東省自然科學基金“基于健康數(shù)據(jù)分析的半監(jiān)督在線學習血糖預測建模算法研究”為支撐，將數(shù)據(jù)挖掘、機器學習技術(shù)應用于體檢數(shù)據(jù)中，構(gòu)建預測模型并預測患病風險。

1 ?研究現(xiàn)狀

近些年來，利用機器學習算法對糖尿病的研究日益增多。Kavakiotis等人[3]使用傳統(tǒng)機器學習算法對糖尿病進行建模預測，Polat和Güne?[4]通過主成分分析和神經(jīng)模糊推理來區(qū)分體檢者是否患有糖尿病。Han等人[5]提出利用支持向量機對糖尿病進行篩查，并添加了集成學習模塊。Tresp等人[6]采用神經(jīng)網(wǎng)絡對血糖值進行預測，分別從遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡和時間序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡兩方面研究了神經(jīng)網(wǎng)絡在糖尿病患者血糖代謝建模中的應用。Georga等人[7]采用支持向量回歸算法對1型糖尿病患者皮下葡萄糖濃度進行預測。余麗玲等人[8]將支持向量機和自回歸積分滑動平均進行組合，較好地反映血糖的波動趨勢。

隨著科技的不斷發(fā)展，我們獲取的數(shù)據(jù)更加全面。Gani等人[9]提出將數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測模型與頻繁的葡萄糖測量相結(jié)合，為糖尿病患者提供了更好檢測血糖值的方法。Pradhan等人[10]采用遺傳編程對UCI資料庫的糖尿病數(shù)據(jù)集進行訓練和測試，使用遺傳編程所取得的結(jié)果與其他實施技術(shù)相比具有最佳的準確性。

有些學者使用了新的預測方法，魏芬芬[11]使用灰色預測模型對血糖進行預測，結(jié)果在患者餐后血糖方面的預測效果尤其突出，但過程比較復雜。豐羅菊等人[12]以311名糖尿病患者為例，采用有序回歸和受試者工作特征曲線（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）等方法，對糖尿病腎病患者的空腹血糖值進行了預測值篩選。

目前已有的研究多數(shù)存在研究算法單一、樣品量較小等不足，本研究采用海量高維體檢數(shù)據(jù)，采用多種算法對體檢血糖數(shù)據(jù)進行建模，對比各算法結(jié)果從而選擇最優(yōu)模型，能夠更加準確地對糖尿病做出風險預測。

2 ?算法簡述

本研究使用決策樹、隨機森林、支持向量機、邏輯回歸、樸素貝葉斯算法對體檢血糖數(shù)據(jù)進行建模，通過對比各算法結(jié)果選擇最優(yōu)模型。

決策樹（Decision Tree，DT）是一種常見的機器學習算法，它采用“樹狀結(jié)構(gòu)”進行決策[13]。決策樹中主要包括根節(jié)點、葉子節(jié)點和內(nèi)部節(jié)點。決策樹中的每個節(jié)點代表其中一個對象，節(jié)點的不同路徑為不同的結(jié)果選擇。決策樹學習的目的是產(chǎn)生一棵具有較強泛化能力的決策樹[14]。

隨機森林（Random Forest，RF）是一種用于分類、回歸等任務的集合學習方法，其操作方法是在訓練時構(gòu)建眾多決策樹，并輸出各個樹類的模式（分類）或平均預測（回歸）的類[15]。通過Bootstrap抽樣方法從原始訓練樣本集N中有放回地隨機抽取k個樣本生成相互之間有差異的新的訓練子集，再根據(jù)k個訓練子集建立k棵決策樹，對于響應變量為分類變量的數(shù)據(jù)，應結(jié)合多棵樹的分類結(jié)果對每個記錄以投票的方式?jīng)Q定其最終的分類[16]。

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種監(jiān)督學習模型，用于分類和回歸分析[17]。給定一組訓練實例，每個實例被標記為兩類中的一類，SVM算法通過建立模型將新的實例分類，使其成為一個非概率的二元線性分類器。除執(zhí)行線性分類外，SVM還能使用內(nèi)核技巧高效地執(zhí)行非線性分類，將其輸入映射到高維特征空間中[18]。

邏輯回歸（Logistics Regression，LR）是一種廣義的線性回歸模型，常用于數(shù)據(jù)挖掘、經(jīng)濟預測等領(lǐng)域，尤其多應用于二分類問題。對邏輯回歸來說，自變量既可以是分類數(shù)據(jù)，也可以是連續(xù)數(shù)據(jù);而邏輯回歸的響應變量，則對應著分類變量。邏輯回歸算法中用到的Sigmoid函數(shù)以及階躍函數(shù)使得它能夠比較容易地擴展到多類問題來使用[19]。

樸素貝葉斯算法（Naive Bayes，NB）使用貝葉斯定理中的概率推理方法，通過計算樣本在不同類別的概率來對樣品進行分類，同時，樸素貝葉斯模型建立在屬性之間相互獨立性的基礎(chǔ)上，各個類別之間不存在任何依賴關(guān)系。樸素貝葉斯算法對于樣本數(shù)量小的數(shù)據(jù)表現(xiàn)較優(yōu)，能夠處理多分類任務，比較適合增量式訓練。

3 ?數(shù)據(jù)及處理過程

3.1 ?數(shù)據(jù)來源

本研究中的數(shù)據(jù)來自北京華兆益生健康體檢，包含108 386名用戶。為了保持數(shù)據(jù)的完整性和規(guī)范性，選取了2011年1月至2014年12月的體檢記錄。

本研究整個過程包含數(shù)據(jù)清洗、特征提取、建立模型和預測四部分，流程圖如圖1所示。

3.2 ?數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗過程分為有效數(shù)據(jù)選擇、體檢項目選擇、建立特征、清洗結(jié)果四部分。

3.2.1 ?有效數(shù)據(jù)選擇

某些記錄中的ID與體檢項目無法匹配，為保證數(shù)據(jù)的準確性，這些記錄被刪除。對于含有缺失值的記錄，為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，這類記錄也被刪除。某些特征表達方式不規(guī)范，如用“+”、“++”表示，用文字或非標準符號表示。為解決上述情況，將特殊符號用數(shù)字代替;將相似術(shù)語用相同值代替;將特征中非標準術(shù)語和符號刪除。

3.2.2 ?體檢項目選擇

體檢信息包括用戶基本信息（如年齡、性別等）和體檢項目。體檢項目不包含敏感身份信息，選擇標準為：一方面，選擇與血糖密切相關(guān)的項目，如血脂四項、尿液、尿酮體、脂肪肝、血壓等;另一方面，選擇用戶參與較多的項目，如血常規(guī)、尿常規(guī)中的項目。

3.2.3 ?建立特征

特征分為兩類：一類是全局特征，幾乎不隨時間變化或只有一年的項目有意義，如身高、年齡;另一類是局部特征，其體檢結(jié)果可能隨年份變化，如體重、FBG、血壓等。全局特征在數(shù)據(jù)集中唯一存在，局部特征在每一年都存在。

3.2.4 ?清洗結(jié)果

數(shù)據(jù)庫中共有108 386名用戶，體檢記錄9 073 312條，記錄時間為2011年1月至2014年12月。經(jīng)數(shù)據(jù)清洗，最終采用7 129名用戶記錄。數(shù)據(jù)集有139個特征，包括三年的局部特征，45個體檢項目。每年項目主要有血常規(guī)、尿常規(guī)、血生化、內(nèi)科、心電圖等。數(shù)據(jù)集還包括第四年的FBG、身高、年齡、性別四個全局特征。第四年的FBG作為因變量，身高采用四年身高的平均值;年齡采用第三年的年齡;性別采用第三年的性別。

體檢數(shù)據(jù)的清洗過程如圖2所示。

3.3 ?特征提取

體檢數(shù)據(jù)中包含多項體檢項，但也有一些體檢項與空腹血糖的預測無關(guān)。本研究采用PCA來進行主成分分析，從而達到降維的目的。

主成分分析是一種常用的統(tǒng)計方法，可以處理大量過程參數(shù)間的關(guān)系與變化，排除次要因素，提取主要因素。數(shù)據(jù)采用7 129名用戶的體檢記錄，保留前三年每年45項體檢項以及第四年年齡、身高、性別（其中，男性用0表示，女性用1表示）共138項體檢量作為自變量，記為X1，X2，…，X138，第四年的FBG作為因變量Y。為避免不同醫(yī)學指標單位帶來的偏差，對自變量進行標準化，然后對訓練集中自變量進行主成分分析，分析結(jié)果如表1所示。

由表1可知，降維后的指標中前47個新指標的累積貢獻率超過85%，也就是說前47個新指標能夠解釋85%的原指標，因此我們使用前47個新指標作為自變量進行后續(xù)分析。

3.4 ?建模及預測

本研究提出依據(jù)前三年體檢數(shù)據(jù)，預測第四年用戶是否患有糖尿病的模型，模型建立過程為：

（1）建立包含四年體檢數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，將第四年空腹血糖體檢值轉(zhuǎn)換為0～1表示，具體規(guī)則為空腹血糖小于7 mmol/L的數(shù)據(jù)[20]設(shè)置為0，大于等于7 mmol/L的數(shù)據(jù)設(shè)置為1。

（2）將特征轉(zhuǎn)化為特征選擇中選出來的47個新指標。

（3）將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集兩部分，比例為2：1，訓練集包含4 754人，測試集包含2 375人。使用訓練集和五種算法（隨機森林、樸素貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、支持向量機）生成血糖預測模型。

（4）將測試集輸入步驟（3）所得的模型中，得到第四年的預測值，用ROC曲線下方的面積大?。ˋrea Under Curve，AUC）評價模型預測的性能，使用敏感度、特異度評價模型預測的準確性。

4 ?模型對比結(jié)果

為了比較不同算法的性能，分別計算不同模型的敏感度、特異度和AUC值，結(jié)果如圖3、圖4所示。

從圖3中可知，邏輯回歸和隨機森林對于血糖數(shù)據(jù)的分類都有較高的敏感度和特異度，其中，邏輯回歸算法的敏感度和特異度分別為88.51%和92.10%，隨機森林算法的敏感度和特異度分別為86.49%和85.05%，兩者敏感度差異不大。但從圖4的實驗結(jié)果來看，隨機森林對于血糖數(shù)據(jù)的分類AUC值達到了0.931，相較于邏輯回歸的AUC值更高。這說明隨機森林模型對于血糖數(shù)據(jù)分類效果更好。

5 ?結(jié) ?論

本研究提出了一種基于三年體檢數(shù)據(jù)來預測用戶第四年是否患有糖尿病的風險預測模型。該模型通過PCA技術(shù)降低了自變量（特征變量）的維度，同時削減了變量間的高度重疊和高度相關(guān)性，能夠保證新指標之間互不相關(guān)或相關(guān)性弱。通過5種方法的實驗結(jié)果對比，隨機森林算法對于體檢數(shù)據(jù)糖尿病預測結(jié)果最佳，隨機森林算法的敏感度和特異度分別為86.49%和85.05%，AUC值達到了0.931。但由于數(shù)據(jù)本身存在著變量數(shù)據(jù)缺失的問題，很多數(shù)據(jù)不足四年，且在特征選擇中使用了新的綜合指標，可能會丟失掉與空腹血糖相關(guān)的體檢信息。在未來的研究中，我們將使用其他技術(shù)來改善模型的性能，選取作用更大的醫(yī)學檢查項目。

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作者簡介：馬文彬（1994—），男，漢族，山東菏澤人，碩士在讀，研究方向：醫(yī)療大數(shù)據(jù)。