基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹的梅毒早期預(yù)警指標(biāo)的模型構(gòu)建

李娉, 彭海珍, 李宏, 徐旻博, 劉庭惠, 盧振環(huán)

深圳市鹽田區(qū)人民醫(yī)院 1科教部, 2公共衛(wèi)生部， 3呼吸內(nèi)科, 4護(hù)理部(廣東深圳 518081)

梅毒是由梅毒螺旋體引起的一種慢性的性傳播疾病。主要通過性途徑傳播，臨床上可表現(xiàn)為一期梅毒、二期梅毒、三期梅毒、潛伏梅毒和先天性梅毒[1]。在《中華人民共和國(guó)傳染病防治法》中被列為乙類防治病[2]。梅毒在世界范圍內(nèi)流行，據(jù)統(tǒng)計(jì)估計(jì)，每年新增病例約1 200萬例，主要分布在南亞、東南亞和撒哈拉以南非洲地區(qū)[3]。最近幾年，梅毒在中國(guó)已成為發(fā)展迅速的性病。在報(bào)告的梅毒病例中，潛伏梅毒占多數(shù)，其他類型的梅毒病例也較常見。梅毒患者的皮膚和黏膜中含有梅毒螺旋體，未感染本病的人在與梅毒患者性接觸時(shí)，如果皮膚有微小破損，就會(huì)感染本病[4-5]。值得注意的是，該病可通過輸血或其他方式傳播。后天性梅毒患者是傳染源，絕大多數(shù)是通過無保護(hù)的性行為傳播，少數(shù)通過接吻、輸血、污染源進(jìn)行傳播[6]。梅毒的胎傳是由梅毒孕婦傳染的，如果是一、二級(jí)梅毒和早期潛伏梅毒，傳染給胎兒的幾率相當(dāng)大。本研究擬采用流行病學(xué)個(gè)案研究方法，收集某醫(yī)院梅毒就診情況，分別采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型和決策樹算法模型建立模型，并確定臨床預(yù)警指標(biāo)，為進(jìn)一步的梅毒預(yù)防工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選擇2010年1月1日至2020年9月30 d之內(nèi)的梅毒就診者，同時(shí)開展梅毒感染主動(dòng)監(jiān)測(cè)。本文采集了2010年1月1日至2020年9月30日348例梅毒病例資料，一期38例，二期43例，隱形梅毒267例。一期38例中：男24例，女14例；二期43例中：男23例，女20例；隱形病例中：男88例，女179例。其中調(diào)查的女性梅毒病例患者為暗娼(female sex worker，F(xiàn)SW)，暗娼是指提供商業(yè)性服務(wù)的女性，是傳染性病的高危人群。

1.2 觀察指標(biāo) 由經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)的調(diào)查人員使用《國(guó)家艾滋病哨點(diǎn)監(jiān)測(cè)暗娼調(diào)查問卷》[7]進(jìn)行面對(duì)面調(diào)查，調(diào)查內(nèi)容包括一般人口學(xué)和行為學(xué)資料，并采集3 mL靜脈血進(jìn)行血清學(xué)檢測(cè)。然后對(duì)每個(gè)受試者采集的3～5 mL靜脈血進(jìn)行血清學(xué)檢測(cè)：采用酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)進(jìn)行梅毒抗體初篩，對(duì)陽性受試者采用甲苯胺紅不加熱血清試驗(yàn)進(jìn)行再次檢測(cè)。再次陽性者判斷為梅毒抗體陽性。人類免疫缺陷病毒(HIV)抗體初篩采用酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)(ELISA)，陽性者采用Western blot(WB)確診，陽性者判斷為HIV抗體陽性。丙型肝炎病毒(HCV)抗體先進(jìn)行ELISA篩查和復(fù)檢，兩次陽性者判斷為HCV抗體陽性。

研究變量如下：婚姻狀況、年齡、戶籍、民族、教育水平高低、性病知識(shí)知曉率、最近是否與暗娼發(fā)生性行為、最近是否與臨時(shí)性伴發(fā)生性行為、最近是否注射毒品、最近是否與同性發(fā)生肛交性行為、最近一年是否診斷性病、是否感染HIV、是否感染HCV。

2 結(jié)果

2.1 決策樹模型分析結(jié)果 男性梅毒患者的決策樹第一個(gè)最佳分組變量是最近是否與暗娼發(fā)生性行為，以此形成二叉樹，如果男性梅毒患者最近與暗娼發(fā)生性行為，且最近與臨時(shí)性伴侶發(fā)生性行為，則該男性患梅毒的概率將大大增加；如果最近沒有與暗娼發(fā)生性行為，但是與同性發(fā)生肛交行為，則男性患梅毒的概率也將大大增加。女性性工作者梅毒患者的決策樹第一個(gè)最佳分組變量是性交易場(chǎng)所檔次偏低，以此形成二叉樹，如果該女性梅毒患者最近性交易場(chǎng)所檔次偏低，且該女性性工作者文化程度偏低，則該女性患梅毒的概率將大大增加；如果最近沒有去檔次偏低的交易場(chǎng)所，但是艾滋病知識(shí)匱乏，則該女性性工作者患梅毒的概率也將大大增加。見圖1。

圖1 決策樹樹性圖

在入選的6個(gè)自變量中，梅毒早期預(yù)警指標(biāo)重要性依次為：最近是否與暗娼發(fā)生性行為、最近是否與臨時(shí)性伴侶發(fā)生性行為、與同性發(fā)生肛交行為、場(chǎng)所檔次偏低、文化程度偏低、艾滋病知識(shí)匱乏。314個(gè)訓(xùn)練樣本中，286個(gè)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值吻合，正確率為91.18%，28個(gè)錯(cuò)誤，錯(cuò)誤率為8.82%；34個(gè)測(cè)試樣本中，預(yù)測(cè)正確率為87.64%，錯(cuò)誤率為12.36%。見表1。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果 根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)梅毒早期預(yù)警指標(biāo)重要性依次為：最近是否與暗娼發(fā)生性行為、最近是否與臨時(shí)性伴侶發(fā)生性行為、與同性發(fā)生肛交行為、文化程度偏低、場(chǎng)所檔次偏低、艾滋病知識(shí)匱乏。314個(gè)訓(xùn)練樣本中，302個(gè)實(shí)際值與預(yù)測(cè)值吻合，正確率為96.27%，12個(gè)錯(cuò)誤，錯(cuò)誤率為3.73%；34個(gè)測(cè)試樣本中，預(yù)測(cè)正確率為94.35%，錯(cuò)誤率為5.65%。見表1。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的整體正確率和錯(cuò)誤率

2.3 模型的對(duì)比 在訓(xùn)練樣本中和測(cè)試樣本中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的正確率均高于決策樹算法模型，見表1。在訓(xùn)練樣本中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的敏感度、特異度、約登指數(shù)與受試者工作特征(ROC)曲線下面積均高于決策樹算法模型；測(cè)試樣本中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的敏感度、特異度、約登指數(shù)與ROC曲線下面積均高于決策樹算法模型。綜合而言，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)能力優(yōu)于決策樹算法模型。見表2。

3 討論

受不良生活習(xí)慣等因素的影響，梅毒成為我國(guó)國(guó)內(nèi)常見的性傳播疾病，梅毒的發(fā)病率每年都呈上升趨勢(shì)，目前已成為一個(gè)嚴(yán)重的問題，亟待解決[8]。其中妊娠期發(fā)現(xiàn)的梅毒，嚴(yán)重可導(dǎo)致孕婦流產(chǎn)、胎兒死亡，嚴(yán)重威脅了孕婦和新生兒的身心健康[9]。自從國(guó)家開始對(duì)母嬰傳播重視以來，政府頒布了一系列預(yù)防梅毒的措施，推動(dòng)了先天性梅毒的防治工作。但是一些醫(yī)務(wù)人員缺乏主動(dòng)服務(wù)的意識(shí)，孕期保健服務(wù)的安全性沒有從根本上得到保障，同時(shí)因?yàn)樾詡鞑ゼ膊〉拿舾行浴€(gè)人可能會(huì)顧及到面子問題和患者自我保健意識(shí)還有待加強(qiáng)，不積極參加孕前檢查，如果錯(cuò)過最佳治療的時(shí)機(jī)，那結(jié)局的發(fā)生是不可逆轉(zhuǎn)的。先天性梅毒的主要臨床表現(xiàn)為皮膚和器官系統(tǒng)的損害，典型的皮膚病變?yōu)樗挕咔鹫畹?；全身病變?yōu)楦文[大、貧血和血小板減少等[10-11]。神經(jīng)梅毒是由于梅毒螺旋體侵入中樞神經(jīng)系統(tǒng)，可導(dǎo)致腦脊液白細(xì)胞數(shù)量和蛋白水平異常[12]。有一個(gè)一直困擾著我們的問題，那就是梅毒阻斷和先天性梅毒兒童到底應(yīng)該在什么情況下才可以接種疫苗呢？還有等等一系列的問題，一直沒有找到準(zhǔn)確、詳細(xì)、科學(xué)、合理的答案。

根據(jù)調(diào)查分析，女性性工作者梅毒感染的危險(xiǎn)因素是低檔場(chǎng)所、文化程度低、缺乏安全套推廣和性疾病咨詢服務(wù)[13]。因此，對(duì)女性性工作者的監(jiān)測(cè)應(yīng)特別關(guān)注低檔場(chǎng)所、文化程度低、年齡偏大的人群，同時(shí)也要增加安全套推廣發(fā)和性疾病咨詢服務(wù)。根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)查中沒有接受安全套推廣發(fā)放和性疾病咨詢服務(wù)的女性性工作者比接受干預(yù)的女性性工作者感染梅毒的風(fēng)險(xiǎn)更高[14]。這說明教育推廣在一定程度上可以有效預(yù)防人群的梅毒感染，但是更需要注重實(shí)際干預(yù)。另外結(jié)果還顯示，HIV和HCV的感染也會(huì)增加人群感染梅毒的風(fēng)險(xiǎn)，相關(guān)研究顯示這可能與性傳播疾病相互之間的協(xié)同作用有關(guān)[15]，所以加強(qiáng)對(duì)HIV和HCV患者的早期有效預(yù)防和治療至關(guān)重要，這是從源頭上降低梅毒傳染的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)梅毒的預(yù)防具有重要意義。

梅毒感染形勢(shì)嚴(yán)峻，在該人群梅毒及其他性傳播疾病的防控中，低檔場(chǎng)所源、低學(xué)歷、年齡相對(duì)較大的性工作者是重點(diǎn)。但是調(diào)查也存在它的局限性，由于人群流動(dòng)性太大，加上實(shí)驗(yàn)研究的樣本少，這就有一定的偶然因素?fù)诫s在其中，說服力不是很強(qiáng)。對(duì)于性工作者人群，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)安全套預(yù)防的公眾教育和性疾病咨詢服務(wù)。同時(shí)，還應(yīng)加大對(duì)梅毒、艾滋病等性傳播疾病的安全預(yù)防措施。

梅毒是一種較復(fù)雜的多因素傳染性疾病，國(guó)內(nèi)外研究多采用數(shù)據(jù)挖掘的方式進(jìn)行研究和分析[16-18]。在問題分析中，通常采用logistic回歸分析法來研究變量，它能夠較好地反映自變量與因變量之間的依賴關(guān)系，但約束條件太多。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹算法屬于非參數(shù)算法模型，不需要推斷參數(shù)，可以通過對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來建立模型。從以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)性能高于決策樹算法模型，這是因?yàn)锽P神經(jīng)網(wǎng)路模型善于處理復(fù)雜的因素關(guān)系。最后，預(yù)防梅毒也是當(dāng)下不容忽視的事情。在加強(qiáng)健康教育和宣傳的同時(shí)，為了盡可能地避免危險(xiǎn)性行為，應(yīng)該采取如下措施：追查患者的性伴侶，找到患者的所有性接觸者，進(jìn)行全面檢查，并進(jìn)行相應(yīng)的治療；對(duì)所有疑似患者都要進(jìn)行全面的仔細(xì)檢查，發(fā)現(xiàn)患者要及時(shí)治療；患有梅毒的孕婦應(yīng)及時(shí)給予有效的治療，防止梅毒感染給胎兒；如果需要獻(xiàn)血，應(yīng)先到正規(guī)的采血點(diǎn)進(jìn)行全面的血液檢查，然后再獻(xiàn)血，防止感染，梅毒患者要注意進(jìn)行一定的健康康復(fù)鍛煉，保持良好的心態(tài)，梅毒患者在生活中要注意生活細(xì)節(jié)，防止傳染給他人。

綜上所述，本實(shí)驗(yàn)表明，與暗娼發(fā)生性行為、與臨時(shí)性伴發(fā)生性行為、注射毒品、與同性發(fā)生肛交性行為、診斷性病、感染HIV、感染HCV是梅毒早期預(yù)警的重要指標(biāo)。同時(shí)本研究的缺陷在于數(shù)據(jù)量小，沒有分析出更多的梅毒發(fā)病的危險(xiǎn)特征和因素，希望在未來的研究中得到完善。梅毒是流行性的傳染病，建議根據(jù)疫情特點(diǎn)，加大梅毒防控資源投入，加大宣傳教育措施的力度，完善梅毒的規(guī)范化診斷、治療、報(bào)告和管理，注重傳染源的早期治療，實(shí)現(xiàn)梅毒的有效控制。同時(shí)也要制定女性性工作者梅毒防治策略，建立完善監(jiān)測(cè)體系，降低傳播風(fēng)險(xiǎn)。