CN110491511A - 一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法 - Google Patents

一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110491511A
CN110491511A CN201910669548.8A CN201910669548A CN110491511A CN 110491511 A CN110491511 A CN 110491511A CN 201910669548 A CN201910669548 A CN 201910669548A CN 110491511 A CN110491511 A CN 110491511A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
patient
early warning
machine learning
perioperative
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910669548.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110491511B (zh
Inventor
刘翔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Zhihuiyun Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Zhihuiyun Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Zhihuiyun Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Zhihuiyun Technology Co Ltd
Priority to CN201910669548.8A priority Critical patent/CN110491511B/zh
Publication of CN110491511A publication Critical patent/CN110491511A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110491511B publication Critical patent/CN110491511B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G06N20/20—Ensemble learning
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，具体步骤如下：S1：对模型所采用的变量，尤其是术中生命监护仪相关信息进行处理；S2：选取9个常用的分类算法，作为我们模型的子算法，以提高整个模型的稳定性和精确度；S3：利用S2中所得数组中的每一层作为ANN算法的输入信号，利用ANN算法对各层信号进行分类，判别病人是否会出现相应的症状，建立预警模型。本方法独创性的采用ANN算法来融合其他多种算法，用于融合的ANN模型的输入不再是传统的原始变量，而是经过一系列子算法对原始变量经过初步分类预测后的输出值，旨在取得一个全局稳健的预测评估模型，弥补了传统方法的不足。

Description

一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法
技术领域
本发明涉及智能医疗技术领域，具体为一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法。
背景技术
当前特征提取和特征选择、人工神经网络、支持向量机、随机森林、XGboost等机器学习领域发展态势良好并应用于各服务业。目前主要基于患者的局部信息对围手术期单一种类的危险并发症进行预测，预测准确度不高，且以往模型在进行迁移时效果很不好，例如，一个预测术中低血压的模型，在预测术中高血压时往往不具备良好的表现。针对围手术期的预警，现有模型主要分为两类：第一种是利用病人手术前的基本信息、既往病史、检验检查报告、用药记录等数据进行评估预警。第二种是利用病人术中心电图信息来预测例如术中低血压等危险症状。以上方法都只运用了病人的片面数据，无法充分利用围手术期所能收集到的病人全量数据，因此对于病人术中术后并发症的预测准确度不高。例如，第一种方法在预测病人状态时，没有将病人术中生命监护仪中的诸如血压、心电等信息输入模型，因而只能给出一个基于术前静态数据的危险并发症评估。
同时，因为两种方法所用的变量种类完全不同，将两种方法进行组合也是困难的。本发明通过使用人工神经网络将不同算法的输出进行有机整合，将上述的两大类方法进行了有机的融合，形成一个全新的预测围手术期并发症的模型。通过整合不同模型的输出，本方法能充分利用患者全量数据，克服了原有方法只能利用部分患者数据做出某种特定并发症预测的不足，对患者可能出现的术中术后主要并发症进行一个静态加动态的综合评估预警，并且具有良好的准确性和稳定性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，该基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法具体步骤如下：
S1：对模型所采用的变量，尤其是术中生命监护仪相关信息进行处理；
S2：选取9个常用的分类算法，作为模型的子算法，以提高整个模型的稳定性和精确度；
S3：利用S2中所得数组中的每一层作为ANN算法的输入信号，利用ANN算法对各层信号进行分类，判别病人是否会出现相应的症状，建立预警模型。
优选的，S1中所述变量包括患者静态数据、患者术中生命监护仪的动态数据；患者静态数据包括患者基本信息、患者并存疾病、入院日药物、手术类型、术前实验结果、术中药物，患者术中生命监护仪的动态数据包括心电图、脑电波图。
优选的，患者静态数据，若为连续型变量则经单位化后直接输入模型，若为离散型变量则转化为“0”、“1”编码后输入模型；患者术中生命监护仪的动态数据，其波形予以拆分并得到收缩阶段、舒张阶段、收缩上升阶段、收缩衰减阶段以及总衰减阶段五个阶段，提取各个阶段的图形学特征作为相应的模型输入。
优选的，S2中所述9个子算法分别是：逻辑回归、XGboost、随机森林、SVM、ANN、KNN、朴素贝叶斯、GBDT、LightGBM，并经过进一步的融合组成。
优选的，模型要同时预测多种术中及术后并发症，针对一个样本量为n的样本，若预测总共p种并发症，k个子算法的输出结果为一个n·k·p数组，所采用的各种分类算法均采用grid-search以及五折cross validation进行参数调教。
优选的，一个ANN模型为一个将只含有“0”和“1”的向量，映射为“0”或“1”二分类的映射。
优选的，ANN算法中神经网络的输入层神经元个数等于在S2中所采用的子算法个数k。
优选的，预警模型包括对术中低血压、急性肾损伤、静脉血栓、心血管并发症、神经***并发症、术中心率失常进行监测预警。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本方法独创性的采用ANN算法来融合其他多种算法，用于融合的ANN模型的输入不再是传统的原始变量，而是经过一系列子算法对原始变量经过初步分类预测后的输出值，旨在取得一个全局稳健的预测评估模型，弥补了传统方法的不足。融合后的预测模型具有更加稳定的表现力，并且可以同时预测多种术中术后并发症。
附图说明
图1为本发明的部分界面示意图；
图2为心电图的阶段示意图；
图3为n个病人样本的神经网络示意图；
图4为本发明的流程示意图；
图5为本发明预警模型示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习平台，主要包括以下步骤：
S1：对模型所采用的变量，尤其是术中生命监护仪相关信息进行处理；
S2：选取9个常用的分类算法，作为我们模型的子算法，以提高整个模型的稳定性和精确度；
S3：利用S2中所得数组中的每一层作为ANN算法的输入信号，利用ANN算法对各层信号进行分类，判别病人是否会出现相应的症状，建立预警模型。
S1中所述变量包括患者静态数据、患者术中生命监护仪的动态数据；所述患者静态数据包括患者基本信息、患者并存疾病、入院日药物、手术类型、术前实验结果、术中药物，所述患者术中生命监护仪的动态数据包括心电图、脑电波图，具体以实际监测结果为根据。
所述的患者静态数据，若为连续型变量则经单位化后直接输入模型，若为离散型变量则转化为“0”、“1”编码后输入模型；所述的患者术中生命监护仪的动态数据，其波形予以拆分并得到收缩阶段、舒张阶段、收缩上升阶段、收缩衰减阶段以及总衰减阶段五个阶段，提取各个阶段的图形学特征作为相应的模型输入。
如心电图图2所示，我们基于一个完整的心动周期的波形予以拆分并得到收缩阶段、舒张阶段、收缩上升阶段、收缩衰减阶段以及总衰减阶段五个阶段。随后提取各个阶段的图形学特征作为相应的模型输入，具体流程如图2所示，图中数字1到5依次表示收缩阶段1、舒张阶段2、收缩上升阶段3、收缩衰减阶段4以及总衰减阶段5。
记病人的动态数据经过拆分以及特征提取后所得的数据为x2。那么病人的全量数据即为x＝(x1，x2)。
S2中所述9个子算法分别是：逻辑回归、XGboost、随机森林、SVM、ANN、KNN、朴素贝叶斯、GBDT、LightGBM，并经过进一步的融合组成。这些算法都是针对分类变量进行建模预测的成熟算法，在临床分类预测上已经被广泛采用。具体算法组成可以由实际数据进行适当修改和添加以达到最优预测性能。
假设我们采用了k个子算法，分别记为f1(x),···,fk(x)，其中x为收集到的患者全量数据。每一个子算法实现了一个映射，即即“0”代表患者没有发生相关并发症,“1”代表患者发生相关并发症。从而，针对一个样本量为n的样本，k个子算法的输出为：
其中j代表第j个要预测的并发症。由于我们的模型要同时预测多种术中及术后并发症，假设我们要预测总共p种并发症，那么基于所有并发症，k个子算法的输出结果为一个n·k·p数组，如图5所示，其中的每一层都是基于一个并发症的子算法输出。本步所采用的各种分类算法均采用grid-search以及五折cross validation进行参数调教。
记第二步中所得结果为fij(x),i＝1,···,k；j＝1,···,p,我们利用第二步中所得数组中的每一层作为ANN算法的输入信号,每一层都对应一种术中或术后并发症,利用ANN算法对各层信号进行分类，即判别病人是否会出现相应的症状。令一个ANN模型为一个将只含有“0”和“1”的向量例如(1 0···1)映射为“0”或“1”二分类的映射，如下所示：
其中g表示一个ANN映射。对于某一个并发症的全部n个病人样本，如图3所示，神经网络的输入层神经元个数等于我们在第二步中所采用的子算法个数k，对于矩阵中的每一行，假设我们已知真实输出值为Tij，逐行输入g后，实际输出值为g(fij(x))，模型的参数调优基于预先设定损失函数为|Tij-g(fij(x))|,i＝1,···,k；j＝1,···,p。
如图4所示，所述的预警模型包括对术中低血压、急性肾损伤、静脉血栓、心血管并发症、神经***并发症、术中心率失常进行监测预警。
针对围术期相关预警的重要性，本方法独创性的采用ANN算法来融合其他多种算法，用于融合的ANN模型的输入不再是传统的原始变量，而是经过一系列子算法对原始变量经过初步分类预测后的输出值，旨在取得一个全局稳健的预测评估模型，弥补了传统方法的不足。融合后的预测模型具有更加稳定的表现力，并且可以同时预测多种术中术后并发症。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：该基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法具体步骤如下：
S1：对模型所采用的变量，尤其是术中生命监护仪相关信息进行处理；
S2：选取9个常用的分类算法，作为模型的子算法，以提高整个模型的稳定性和精确度；
S3：利用S2中所得数组中的每一层作为ANN算法的输入信号，利用ANN算法对各层信号进行分类，判别病人是否会出现相应的症状，建立预警模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：S1中所述变量包括患者静态数据、患者术中生命监护仪的动态数据；患者静态数据包括患者基本信息、患者并存疾病、入院日药物、手术类型、术前实验结果、术中药物，患者术中生命监护仪的动态数据包括心电图、脑电波图。
3.根据权利要求1所述的一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：患者静态数据，若为连续型变量则经单位化后直接输入模型，若为离散型变量则转化为“0”、“1”编码后输入模型；患者术中生命监护仪的动态数据，其波形予以拆分并得到收缩阶段、舒张阶段、收缩上升阶段、收缩衰减阶段以及总衰减阶段五个阶段，提取各个阶段的图形学特征作为相应的模型输入。
4.根据权利要求1所述的一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：S2中所述9个子算法分别是：逻辑回归、XGboost、随机森林、SVM、ANN、KNN、朴素贝叶斯、GBDT、LightGBM，并经过进一步的融合组成。
5.根据权利要求1所述的一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：模型要同时预测多种术中及术后并发症，针对一个样本量为n的样本，若预测总共p种并发症，k个子算法的输出结果为一个n·k·p数组，所采用的各种分类算法均采用grid-search以及五折cross validation进行参数调教。
6.根据权利要求1所述的一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：一个ANN模型为一个将只含有“0”和“1”的向量，映射为“0”或“1”二分类的映射。
7.根据权利要求1所述的一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：ANN算法中神经网络的输入层神经元个数等于在S2中所采用的子算法个数k。
8.根据权利要求1所述的一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法，其特征在于：预警模型包括对术中低血压、急性肾损伤、静脉血栓、心血管并发症、神经***并发症、术中心率失常进行监测预警。
CN201910669548.8A 2019-07-24 2019-07-24 一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法 Active CN110491511B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910669548.8A CN110491511B (zh) 2019-07-24 2019-07-24 一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910669548.8A CN110491511B (zh) 2019-07-24 2019-07-24 一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110491511A true CN110491511A (zh) 2019-11-22
CN110491511B CN110491511B (zh) 2023-04-07

Family

ID=68547999

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910669548.8A Active CN110491511B (zh) 2019-07-24 2019-07-24 一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110491511B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111053540A (zh) * 2019-12-23 2020-04-24 浙江大学 一种基于机器学习的crrt上机病人体温校正***
CN111446001A (zh) * 2020-03-09 2020-07-24 杭州电子科技大学 一种用于人群动态医学观察与隔离管理的智能***及方法
CN111739639A (zh) * 2020-06-19 2020-10-02 杭州联众医疗科技股份有限公司 一种基于时间编码的围手术期并发症的数据预测***
CN111986814A (zh) * 2020-08-21 2020-11-24 南通大学 一种红斑狼疮患者的狼疮性肾炎预测模型的建模方法
CN117876691A (zh) * 2024-03-08 2024-04-12 益佑科技(深圳)有限责任公司 基于人工智能的主动脉夹层术后神经***并发症预警方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130330829A1 (en) * 2012-06-06 2013-12-12 The Cleveland Clinic Foundation Prediction of acute kidney injury from a post-surgical metabolic blood panel
CN103518133A (zh) * 2011-04-06 2014-01-15 雷蒙特亚特特拉维夫大学有限公司 监测和分析代谢活性分布的方法及其诊断和治疗用途
WO2018120942A1 (zh) * 2016-12-31 2018-07-05 西安百利信息科技有限公司 一种多模型融合自动检测医学图像中病变的***及方法
CN109785973A (zh) * 2019-01-25 2019-05-21 中国医学科学院阜外医院 一种手术患者在围手术期发生并发症的定量预测方法
CN109934415A (zh) * 2019-03-22 2019-06-25 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种基于跨模态深度学习的围术期危重事件预测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103518133A (zh) * 2011-04-06 2014-01-15 雷蒙特亚特特拉维夫大学有限公司 监测和分析代谢活性分布的方法及其诊断和治疗用途
US20130330829A1 (en) * 2012-06-06 2013-12-12 The Cleveland Clinic Foundation Prediction of acute kidney injury from a post-surgical metabolic blood panel
WO2018120942A1 (zh) * 2016-12-31 2018-07-05 西安百利信息科技有限公司 一种多模型融合自动检测医学图像中病变的***及方法
CN109785973A (zh) * 2019-01-25 2019-05-21 中国医学科学院阜外医院 一种手术患者在围手术期发生并发症的定量预测方法
CN109934415A (zh) * 2019-03-22 2019-06-25 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种基于跨模态深度学习的围术期危重事件预测方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111053540A (zh) * 2019-12-23 2020-04-24 浙江大学 一种基于机器学习的crrt上机病人体温校正***
CN111446001A (zh) * 2020-03-09 2020-07-24 杭州电子科技大学 一种用于人群动态医学观察与隔离管理的智能***及方法
CN111739639A (zh) * 2020-06-19 2020-10-02 杭州联众医疗科技股份有限公司 一种基于时间编码的围手术期并发症的数据预测***
CN111986814A (zh) * 2020-08-21 2020-11-24 南通大学 一种红斑狼疮患者的狼疮性肾炎预测模型的建模方法
CN111986814B (zh) * 2020-08-21 2024-01-16 南通大学 一种红斑狼疮患者的狼疮性肾炎预测模型的建模方法
CN117876691A (zh) * 2024-03-08 2024-04-12 益佑科技(深圳)有限责任公司 基于人工智能的主动脉夹层术后神经***并发症预警方法
CN117876691B (zh) * 2024-03-08 2024-06-11 天津市胸科医院 基于人工智能的主动脉夹层术后神经***并发症预警方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110491511B (zh) 2023-04-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110491511A (zh) 一种基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习方法
Khemphila et al. Heart disease classification using neural network and feature selection
Shaji Predictionand diagnosis of heart disease patients using data mining technique
Bashir et al. MV5: a clinical decision support framework for heart disease prediction using majority vote based classifier ensemble
CN112133441A (zh) 一种mh术后裂孔状态预测模型的建立方法和终端
Pal et al. Deep learning techniques for prediction and diagnosis of diabetes mellitus
Anderies et al. Prediction of heart disease UCI dataset using machine learning algorithms
Bajpai et al. Early prediction of cardiac arrest using hybrid machine learning models
Biswas et al. A robust deep learning based prediction system of heart disease using a combination of five datasets
Prashant et al. OWAE-Net: COVID-19 detection from ECG images using deep learning and optimized weighted average ensemble technique
CN114010173A (zh) 基于神经网络的非瓣膜性房颤心源性卒中评估***和方法
Anooj Implementing decision tree fuzzy rules in clinical decision support system after comparing with fuzzy based and neural network based systems
Rajawat et al. Predictive analysis of medical data using a hybrid machine learning technique
KR20180061551A (ko) 미래건강추이 예측을 위한 유사사례 클러스터링 방법 및 그 장치
Naz et al. Impact of data pre‐processing in information retrieval for data analytics
Ahmad et al. Prediction of cardiovascular diseases (cvds) using machine learning techniques in health care centers
Ma et al. Estimating New York Heart Association Classification for Heart Failure Patients from Information in the Electronic Health Record
WO2021012203A1 (zh) 基于围术期危险预警的多模型互补增强机器学习平台
Mane et al. Classification Comparison of Different Boosting Algorithms to Predict and Classify Conditions of Heart Disease
Boloka et al. Anomaly detection monitoring system for healthcare
Prabha et al. A Novel Analysis and Detection of Autism Spectrum Disorder in Artificial Intelligence Using Hybrid Machine Learning
Reddy et al. Heart disease classification and risk prediction by using convolutional neural network
Jindal et al. Design and Development of Cardiovascular Disease Prediction System Using Voting Classifier
Rao et al. Employing Machine Learning in A Multimodal Approach for Brain Stroke Modelling and Identification
Nikhar et al. Prediction of Heart Disease Using Different Classification Techniques

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant