應(yīng)用案例 | 數(shù)據(jù)分析+醫(yī)學(xué)——讓疾病無所遁形

從古至今，疾病的防預(yù)和控制始終是一個(gè)重大的挑戰(zhàn)。隨著科技的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)分析逐漸成為醫(yī)學(xué)健康領(lǐng)域中不可或缺的工具。數(shù)據(jù)分析不僅能幫助醫(yī)學(xué)專業(yè)人員更好地理解疾病的模式和趨勢(shì)，還可以協(xié)助患者對(duì)自己的健康狀況進(jìn)行更加準(zhǔn)確的判斷。那么數(shù)據(jù)分析是如何幫助醫(yī)學(xué)人員進(jìn)行病情診斷的呢？我們通過一個(gè)具體案例一起來探討。

數(shù)據(jù)分析師帶你走進(jìn)醫(yī)學(xué)前線

近年來癌癥已經(jīng)成為全球很大的健康問題，高居所有死因的第1位。其中乳腺癌發(fā)病率呈逐年上升趨勢(shì)，躍居女性惡性瘤子的第1位（據(jù)估計(jì)已接近0.03%，即全球每1萬人就有接近3人患有乳腺癌）。但是，乳腺癌早期一般沒有明顯癥狀，多數(shù)情況下需經(jīng)過多次、多項(xiàng)檢查才可能診斷出結(jié)果。基于此，我們可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)病人的情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，及時(shí)檢測(cè)出早期癥狀，減少癌癥的致死率。

首先，我們來看此案例的數(shù)據(jù)情況（如下圖），原始數(shù)據(jù)樣本總數(shù)961個(gè)，字段包含序號(hào)、BIRADS等級(jí)、年齡、腫塊形狀、腫塊邊緣、腫塊密度、嚴(yán)重度。

遵循數(shù)據(jù)分析流程的個(gè)步驟，我們對(duì)案例進(jìn)行逐步分析：

PART

01

數(shù)據(jù)探索和預(yù)處理

數(shù)據(jù)探索：

在這個(gè)階段，我們首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，通過描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果查看數(shù)據(jù)形態(tài)以及缺失值與異常值的情況。描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：

數(shù)據(jù)預(yù)處理：

數(shù)據(jù)預(yù)處理需要根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果以及后面模型對(duì)數(shù)據(jù)集的要求來進(jìn)行處理，所以我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：

（1）缺失值處理：使用數(shù)據(jù)加工模塊對(duì)缺失值進(jìn)行刪除。

（2）連續(xù)型變量離散化：對(duì)年齡字段使用變量離散化算法，降低規(guī)則復(fù)雜度，離散為三類，0類年齡段為0-44歲,1類年齡段為45-70歲，2類年齡段為71-100歲。

PART

02

模型構(gòu)建和評(píng)估

在這個(gè)階段，我們需要明確解決目標(biāo)問題會(huì)用到哪些算法以及那種算法。確定算法后就可以著手模型的搭建，Datahoop平臺(tái)簡(jiǎn)化了我們構(gòu)建算法的步驟，可以直接將數(shù)據(jù)帶入模型算法中，設(shè)置參數(shù)就可以進(jìn)行模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)。

頭一個(gè)模型我們選擇邏輯回歸模型。邏輯回歸模型的數(shù)學(xué)背景相對(duì)簡(jiǎn)單，可以直觀地表示因變量和自變量之間的關(guān)系，易于理解和解釋。首先我們將指定的特征與標(biāo)簽給到模型，并指定迭代次數(shù)100次來進(jìn)行模型訓(xùn)練（下圖為邏輯回歸算法模型的建立過程）。

通過結(jié)果展示發(fā)現(xiàn)模型訓(xùn)練集acc=81%，測(cè)試集acc=80%，該模型已經(jīng)可以較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)乳腺癌，但是基于模型的復(fù)雜程度，準(zhǔn)確率已經(jīng)很難提升。

第二個(gè)模型我們選擇GBDT（梯度提升決策樹）模型。GBDT模型可以自動(dòng)捕捉變量之間的非線性關(guān)系和交互效應(yīng)，且無需進(jìn)行特殊的特征工程就可以進(jìn)行高度準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

GBDT模型的建立過程與邏輯回歸模型一樣，將指定的特征與標(biāo)簽給到模型，并指定迭代次數(shù)100次來進(jìn)行模型訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)模型訓(xùn)練集acc=85%，測(cè)試集acc=82%，模型有點(diǎn)過擬合，需要調(diào)整迭代次數(shù)或者學(xué)習(xí)率。在此我們選擇調(diào)整迭代次數(shù)，當(dāng)?shù)螖?shù)為30次時(shí)模型比較好，調(diào)整后的訓(xùn)練集acc=85%，測(cè)試集acc=86%。（模型結(jié)果如下圖所示）

PART

03

模型解讀與應(yīng)用

通過模型對(duì)比，發(fā)現(xiàn)GBDT的準(zhǔn)確率更高，訓(xùn)練集acc=85%，測(cè)試集acc=86%。但是在疾病預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)中，我們并不只關(guān)注模型的準(zhǔn)確率，而是更加關(guān)注模型的準(zhǔn)確率Precision（準(zhǔn)確率Precision就是在所有樣本當(dāng)中，惡性瘤子有沒有被全部檢測(cè)出來，也可以理解為模型對(duì)1類樣本的辨別能力強(qiáng)不強(qiáng)。）對(duì)比兩個(gè)模型的準(zhǔn)確率我們發(fā)現(xiàn)GBDT模型的準(zhǔn)確率高于邏輯回歸模型，說明GBDT模型識(shí)別惡性瘤子的能力比邏輯回歸模型好。

在實(shí)際醫(yī)學(xué)業(yè)務(wù)中，我們可以把GBDT模型嵌入到公眾號(hào)里，病人可以根據(jù)提示輸入病情信息獲得初步診斷，輔助醫(yī)生結(jié)合其他檢查結(jié)果判斷需不需要進(jìn)行下一步檢查，以更好的確定具體病癥，及早采取措施。

通過上述案例我們不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析在的疾病監(jiān)測(cè)中具有很大的應(yīng)用潛力。然而本案例只體現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析在疾病的早期診斷和預(yù)測(cè)方面的效用。在個(gè)性化治理方面，數(shù)據(jù)分析可以更好地監(jiān)測(cè)和評(píng)估藥物的成效和副作用；在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和警報(bào)方面，數(shù)據(jù)分析可以用于開發(fā)智能警報(bào)系統(tǒng)，及時(shí)通知醫(yī)護(hù)人員病人的異常情況……所以數(shù)據(jù)分析正成為我們戰(zhàn)勝疾病的有力工具。通過合理利用這一工具，我們可以構(gòu)建一個(gè)更加健康、安全和幸福的社會(huì)。

CPDA數(shù)據(jù)分析師簡(jiǎn)介

公司成立于2003年，致力于為企業(yè)培養(yǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)分析師人才，旗下“CPDA數(shù)據(jù)分析師”認(rèn)證培訓(xùn)，是經(jīng)國(guó)家工信部教育與考試中心和中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)授權(quán)指定的培訓(xùn)品牌。

為了能更好地落實(shí)國(guó)家政策，支持國(guó)家的產(chǎn)業(yè)改革，培養(yǎng)出更多更出色的數(shù)據(jù)分析人才，特面向全國(guó)招募培訓(xùn)授權(quán)中心。

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是中國(guó)數(shù)據(jù)分析行業(yè)證書，由中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)頒發(fā)，考取CPDA證書是對(duì)個(gè)人執(zhí)業(yè)能力的肯定，與市場(chǎng)上的其他證書有著本質(zhì)區(qū)別。

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中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)成立于2008年4月，是經(jīng)國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)審核同意、中華人民共和國(guó)民政部正式批準(zhǔn)和登記的中國(guó)數(shù)據(jù)分析行業(yè)組織。以數(shù)據(jù)分析師及數(shù)據(jù)分析師事務(wù)所等從事與數(shù)據(jù)分析行業(yè)相關(guān)的團(tuán)體與個(gè)人自愿組成的全國(guó)性數(shù)據(jù)分析行業(yè)組織，是中國(guó)較早堅(jiān)持發(fā)展專業(yè)型、靠專業(yè)推動(dòng)市場(chǎng)的行業(yè)組織。