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文檔簡介
1、目的:
臨床檢驗是醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、制定治療方案和評價治療效果的基本手段之一。然而,有研究表明,目前臨床上很多檢驗項目是不必要或者是不適當(dāng)?shù)摹?dǎo)致這種現(xiàn)象的原因有很多,其中一個主要原因是醫(yī)生在臨床檢驗決策時缺乏系統(tǒng)的知識支持。本課題針對這一具體問題展開研究,探索自組織映射(Self-organizingMaps,SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類在臨床檢驗歷史數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)中的適用性,挖掘?qū)<医?jīng)驗基礎(chǔ)上的、能代表多數(shù)人意見的臨床檢驗項目的應(yīng)用
2、規(guī)律(知識),以期為臨床檢驗知識發(fā)現(xiàn)提供適宜的方法,為臨床檢驗項目的合理選擇和規(guī)范應(yīng)用提供參考依據(jù),為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域相關(guān)研究中的應(yīng)用提供新思路。
方法:
1.采用SQL查詢語言,從西安市最大的兩所三級甲等綜合醫(yī)院的醫(yī)院信息系統(tǒng)和實驗室信息系統(tǒng)的后臺數(shù)據(jù)庫中,提取出2009-2011年內(nèi)科門診患者的部分就診數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行連接、轉(zhuǎn)換、清洗、篩選。依據(jù)文獻(xiàn),選擇患者年齡、性別、3年臨床實驗室檢驗項
3、目數(shù)、接診醫(yī)生職稱、付費(fèi)方式、初步診斷特征、臨床檢驗項目為聚類變量。
2.從清洗、轉(zhuǎn)換好的數(shù)據(jù)庫中,提取出2009-2011年初步診斷特征為腹痛、發(fā)熱、關(guān)節(jié)痛的5,756名內(nèi)科門診患者的聚類變量數(shù)據(jù),建立SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類模型和k-means聚類模型。采用不同參數(shù)、不同步長訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),確定SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的步長和神經(jīng)元個數(shù);依據(jù)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類數(shù)確定k-means聚類的類別數(shù)。采用c檢驗對每種模型中每類患者的性別、付費(fèi)方式、
4、接診醫(yī)師職稱等特征的類間差異進(jìn)行比較,采用2c分割檢驗方法進(jìn)一步對類間差異進(jìn)行兩兩比較;采用單因素方差分析對每類患者的年齡、3年累計臨床檢驗項目數(shù)等計量資料類間差異進(jìn)行比較,采用SNK-q檢驗進(jìn)一步對類間差異進(jìn)行兩兩比較。同時,分別計算兩種方法聚類結(jié)果的DBI指數(shù)(Davies–BouldinIndex),初步評價不同方法聚類結(jié)果的區(qū)分度和聚類效果。
3.依據(jù)聚類結(jié)果,結(jié)合每類患者臨床檢驗項目實際應(yīng)用情況,確定每類患者的臨床檢
5、驗推薦方案(前5位)。邀請15名臨床專家對兩種模型聚類結(jié)果中每位患者采用該類臨床檢驗推薦方案的合適性進(jìn)行評價,評價結(jié)果分為合適或不合適,計算兩種模型聚類結(jié)果的合適率,并計算SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和k-means聚類結(jié)果的一致率和Kappa值,評價兩模型聚類結(jié)果的一致性。依據(jù)比較和評價結(jié)果,綜合分析k-means聚類模型和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類模型在臨床檢驗項目知識發(fā)現(xiàn)中的適應(yīng)性。
4.從清洗、轉(zhuǎn)換好的數(shù)據(jù)庫中,提取出2009-2011年內(nèi)
6、科門診患者中前十位初步診斷特征,分別為結(jié)締組織病、強(qiáng)直性脊柱炎、呼吸道感染、慢性胃炎、癲癇、肝損害、乙型病毒性肝炎、前列腺炎、類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎和腹痛,共15,999名患者的聚類變量數(shù)據(jù)。以這十類患者的聚類變量數(shù)據(jù)建立SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類模型。建模過程中采用不同的參數(shù)和步長訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),依據(jù)數(shù)據(jù)集聚簇分布特征圖確定最終聚類類別數(shù),依據(jù)數(shù)據(jù)集屬性分類特征圖確定“聰明屬性”。采用2c檢驗對每種模型聚類結(jié)果中每類患者的性別、付費(fèi)方式、接診醫(yī)師職稱等特征
7、的類間差異進(jìn)行比較,采用單因素方差分析對每類患者的年齡、3年累計臨床檢驗項目數(shù)等計量資料類間差異進(jìn)行比較;采用條圖對聚類結(jié)果進(jìn)行可視化描述,概括每類患者的特征。
5.計算SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)果的DBI指數(shù),從定量角度評價SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類效果。依據(jù)聚類結(jié)果中每類患者臨床檢驗項目的實際應(yīng)用情況,以前5位檢驗項目為該類患者臨床檢驗推薦方案;并在每類患者中抽取50例患者信息,反饋給20位臨床專家,專家依據(jù)患者的性別、年齡、初步診斷
8、特征評判每個患者應(yīng)用其所在類臨床檢驗推薦方案的合適性,判定結(jié)果為合適或不合適兩類。計算每種聚類結(jié)果的合適率,評價聚類結(jié)果的臨床意義。
以上k-means聚類、方差分析、2c檢驗均在SPSS16.0統(tǒng)計學(xué)軟件中完成;SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立在MatlabR2009b軟件包中的SOMToolBox工具箱基礎(chǔ)上編程實現(xiàn)。
結(jié)果:
1.采用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對初步診斷特征為腹痛、發(fā)熱、關(guān)節(jié)痛的5,756名患者進(jìn)行聚類,聚類
9、結(jié)果為3類。3類患者的性別、付費(fèi)方式、接診醫(yī)師職稱構(gòu)成差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。Ⅰ類患者中男性、非教授號、全自費(fèi)患者所占比例較大,Ⅲ類患者中教授號比例較多;3類患者的年齡和3年累計臨床檢驗項目數(shù)差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),且任意兩類患者間差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),Ⅱ類患者的年齡最大,平均為58.48±9.35歲,Ⅲ類患者的3年累計臨床檢驗項目數(shù)最多,平均為2.87±1.85項。
2.為方便與SO
10、M神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)果進(jìn)行比較,定義k-means聚類數(shù)目為3,聚類得到的3類患者的性別、付費(fèi)方式、接診醫(yī)師職稱的構(gòu)成差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),Ⅰ類患者中男性、非教授號患者比例較大,Ⅲ類患者中女性比例較大;不同類患者間的年齡和3年累計臨床檢驗項目數(shù)差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),任意兩類間年齡差異均有統(tǒng)計學(xué)意義,Ⅲ類患者年齡最大,平均為61.81±8.47歲;除Ⅰ類和Ⅱ類間3年累計臨床檢驗項目數(shù)差異有統(tǒng)計學(xué)意義外,其余兩類間
11、差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。
3.通過SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類和k-means聚類兩種模型的聚類結(jié)果比較發(fā)現(xiàn),SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類各類中初步診斷特征分布比例差異最大,DBI指數(shù)最小(DBI=0.82),區(qū)分度更高。專家評價結(jié)果顯示,SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)果總合適率為61.29%,k-means聚類結(jié)果總合適率為50.69%;SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與k-means聚類結(jié)果一致率為77.87%,Kappa值為0.556。
4.采用
12、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對前十位臨床初診患者數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,聚類結(jié)果數(shù)目為8類。對8類患者性別、接診醫(yī)生職稱和付費(fèi)方式的構(gòu)成比較發(fā)現(xiàn),各類患者間差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05);對每類患者的年齡和3年累計臨床檢驗項目數(shù)進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),各類患者間差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。
5.通過模型聚類結(jié)果比較發(fā)現(xiàn),患者性別、年齡、3年累計臨床檢驗項目數(shù)、初步診斷特征四個屬性對聚類模型的貢獻(xiàn)較大,為聚類的“聰明屬性”。
6.運(yùn)用D
13、BI指數(shù)對SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)果進(jìn)行評價,DBI指數(shù)為0.86。專家對聚類結(jié)果概括出的每類患者的臨床檢驗推薦方案評價結(jié)果顯示,總合適率為76.4%。
結(jié)論:
1.在臨床檢驗的數(shù)據(jù)挖掘中,SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和k-means聚類結(jié)果一致性較好,但SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類中各類特征更加明顯,區(qū)分度和臨床實際應(yīng)用的合適率更高。因此,本研究認(rèn)為SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的學(xué)習(xí)能力較k-means模型強(qiáng),聚類效果更好,更適用于臨床檢驗項目知識發(fā)現(xiàn)
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