神經網絡技術和決策樹技術在HIV-AIDS患者中醫(yī)證型診斷中的應用.pdf

1、目的：近年來,艾滋病的傳播進入了快速增長的時期,中醫(yī)藥在艾滋病的防治工作中體現出了一定的優(yōu)勢,而中醫(yī)藥防治疾病的前提是準確的證型診斷,但是目前缺乏快速、有效的證型診斷技術。如何選取一種切實可行的統(tǒng)計方法,建立一種快速、方便、準確且科學的對艾滋病患者中醫(yī)證型的診斷模型,對醫(yī)學統(tǒng)計工作者提出了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)上利用模型診斷疾病的方法多為回歸分析,但是此類分析方法對數據資料有一定的要求,例如要求資料正態(tài)、線性等條件,而艾滋病患者的四診信息及臨床指標

2、多不滿足條件,四診信息為分類資料,且它們之間可能存在非線性關系,因此要考慮用更適合艾滋病患者數據資料特征的建模方法。數據挖掘技術中的神經網絡技術和決策樹技術正好彌補了回歸分析的不足。本研究通過對HIV/AIDS患者四診信息和臨床指標對HW/AIDS患者的主要實證和主要虛證進行建模,從而為中醫(yī)診治HIV/AIDS患者的技術廣泛落實到基層衛(wèi)生機構提供理論基礎。
　　 方法：數據挖掘是近幾十年來新興起的一門新技術,其在國內外醫(yī)療衛(wèi)生方

3、面的應用還是一個新的領域。本研究的資料來源于國家“十五”科技攻關計劃。該研究采用多階段隨機抽樣方法抽取研究對象,對1277例研究對象就行了問卷調查,最后抽取其中完成實驗室檢查和問卷調查的253例患者進行研究分析。對253例患者的實證和虛證進行了描述性分析,最終得到173例被診斷為主要實證的研究對象和142例被診斷為主要虛證的研究對象用于建模分析。按照75％為訓練集和25%為測試集對數據集進行劃分,其中訓練集用于神經網絡和決策樹的擬合,測

4、試集用于對最終神經網絡模型和決策樹的評價。數據的分析在統(tǒng)計軟件SPSS16.0和SPSS Clementine中實現。
　　 結果：本研究先對數據集進行了描述性統(tǒng)計分析,篩選出HIV/AIDS患者中醫(yī)實證中的主要實證和中醫(yī)虛證中的主要虛證進行建模。中醫(yī)實證中正常、濕熱內蘊和邪結皮膚共占68.4%,其余證型比較分散共占32.6%,在此研究中以正常、濕熱內蘊和邪結皮膚作為主要實證進行建模。中醫(yī)虛證中脾氣虛弱和肺脾氣虛共占56.1%,

5、其余證型比較分散共占43.9%,在此研究中以脾氣虛弱、肺脾氣虛為主要虛證進行建模。利用Clementine中的特征選擇節(jié)點對主要實驗室信息和四診信息中的癥狀和舌象共65項指標進行篩選。皮膚瘙癢程度、舌苔色白、舌苔色黃、惡寒程度、舌苔厚、舌苔薄、舌苔膩、心慌心悸程度、CD4的含量共9項指標進入實證模型,得到的神經網絡模型訓練集的正確率為84.86%,測試集的正確率為73.8l%,決策樹模型訓練集的正確率為81.203%,測試集的正確率為7

6、3.81%。發(fā)熱、咳嗽咳痰、神疲乏力、嘔惡、口味、胸悶胸痛、皮膚瘙癢、舌色淡紅、舌色淡白、CD4的含量共10項指標進入虛證模型,得到的神經網絡模型訓練集的正確率為87.25%,測試集的正確率為80.00%,決策樹模型訓練集的正確率為82.35%,測試集的正確率為75.00%。經過評價,主要實證和主要虛證的數據挖掘模型都取得較好的預測效果。
　　 結論：通過Clementine中的特征選擇節(jié)點對主要實驗室信息和四診信息中的癥狀和舌