Please wait a minute...
Advanced Search
数据分析与知识发现  2019, Vol. 3 Issue (12): 101-112     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2019.0776
     研究论文 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于多目标量子优化分类器的急诊危重患者关键指标筛选 *
李静1,潘舒笑1,李雪岩2(),贾立静3,赵宇卓3
1 北京交通大学经济管理学院 北京 100044
2 北京联合大学管理学院 北京 100101
3 中国人民解放军总医院 北京 100853
Screening Critical Patients with Optimized Classifier Based on Multi Objective Quantum
Jing Li1,Shuxiao Pan1,Xueyan Li2(),Lijing Jia3,Yuzhuo Zhao3
1 School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing100044, China
2 Management College, Beijing Union University, Beijing100101, China
3 The General Hospital of the People’s Liberation Army, Beijing100853, China
全文: PDF (935 KB)   HTML ( 9
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】解决急诊危重患者指标规模庞大、筛选方式主观性强、医生决策难度大的问题。【方法】将基于量子行为的多目标粒子群算法与机器学习分类器结合, 提出一种利用少量指标实现较高患者状态识别率的关键指标筛选方法, 并与两种既有指标筛选方法进行对比。【结果】该指标筛选方法增大了搜索空间、有效降低了数据维度, 具有更高的患者状态识别精度, 并且筛选出的指标具有明显的临床意义。【局限】指标的重要性需单独计算, 当数据量较大时, 会增加计算复杂度。【结论】将多目标优化思想与机器学习进行结合, 有效提升了患者状态识别精确率和F值。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李静
潘舒笑
李雪岩
贾立静
赵宇卓
关键词 指标筛选多目标优化量子行为机器学习    
Abstract

[Objective] This study tries to improve the identification of emergency patients’ critical indicators. [Methods] First, we selected a swarm algorithm with multi-objective particle and quantum behaviors. Then, we combined this algorithm with machine learning classifier to propose a new method for screening the needed indicators. Finally, we compared the new method with two existing ones. [Results] The proposed method increased search scope and reduced data dimensionality, which help us obtain indicators of clinical significance. [Limitations] The calculation of indicators’ importance needs to be optimized with recursive method. [Conclusions] The proposed method could improve the recognition rates of critical patients.

Key wordsIndicators Screening    Multi-objective Optimization    Quantum Behavior    Machine Learning
收稿日期: 2019-07-01      出版日期: 2019-12-25
ZTFLH:  TP181  
基金资助:*本文系北京市社会科学基金项目“大数据时代面向首都精细化管理的城市发展研究”(项目编号: 19ZDA05);北京联合大学基金项目“基于大数据的首都城市精细化管理提升研究”(项目编号: WS10201902)
通讯作者: 李雪岩     E-mail: gongye1632006@163.com
引用本文:   
李静,潘舒笑,李雪岩,贾立静,赵宇卓. 基于多目标量子优化分类器的急诊危重患者关键指标筛选 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(12): 101-112.
Jing Li,Shuxiao Pan,Xueyan Li,Lijing Jia,Yuzhuo Zhao. Screening Critical Patients with Optimized Classifier Based on Multi Objective Quantum. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2019, 3(12): 101-112.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2019.0776      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2019/V3/I12/101
${{x}_{ik}}$ ${{\mu }_{ik}}$ $F(x_{i}^{R})\succ F(x_{i}^{R*})$ $s({{\alpha }_{ik}},{{\beta }_{ik}})$
${{\alpha }_{ik}}\cdot {{\beta }_{ik}}>0$ ${{\alpha }_{ik}}\cdot {{\beta }_{ik}}<0$ ${{\alpha }_{ik}}=0$ ${{\beta }_{ik}}=0$
0 1 False 1 -1 0 ±1
0 1 True -1 1 ±1 0
1 0 False -1 1 ±1 0
1 0 True 1 -1 0 ±1
  旋转角调整策略
  指标筛选算法流程图
  关键指标筛选
编号 名称 编号 名称 编号 名称
1 C-反应蛋白测定 23 45 脂肪酶
2 D-二聚体测定 24 脑利钠肽前体 46 直接胆红素
3 γ-谷氨酰基转移酶 25 尿素 47 中性粒细胞
4 白细胞计数 26 凝血酶时间测定 48 总胆红素
5 丙氨酸氨基转移酶 27 平均红细胞体积 49 总蛋白
6 单核细胞 28 平均红细胞血红蛋白量 50 BEecf
7 淀粉酶 29 平均红细胞血红蛋白浓度 51 Glu
8 二氧化碳 30 平均血小板体积测定 52 HCO3-
9 31 葡萄糖 53 HCO3std
10 国际标准化比值 32 乳酸脱氢酶 54 呼吸
11 红细胞比积测定 33 嗜碱性粒细胞 55 K+
12 红细胞计数 34 嗜酸性粒细胞 56 Lac
13 红细胞体积分布宽度测定CV 35 天冬氨酸氨基转移酶 57 pCO2
14 肌钙蛋白T 36 无机磷 58 pH
15 肌酐 37 血红蛋白测定 59 pO2
16 肌红蛋白定量 38 血浆活化部分凝血活酶时间测定 60 收缩压
17 肌酸激酶 39 血浆凝血酶原活动度测定 61 舒张压
18 40 血浆凝血酶原时间测定 62 SO2c
19 碱性磷酸酶 41 血浆纤维蛋白原测定 63 TCO2
20 淋巴细胞 42 血清白蛋白 64 temp
21 氯化物 43 血清尿酸 65 心率
22 44 血小板计数
  指标名称表
参数 符号 取值
粒子群规模 N 20
指标筛选算法迭代次数 - 20
个体非支配解集NDi存储容量 - 50
全局非支配解集NDg存储容量 - 200
粒子更新方式选择概率 ps 0.7
交叉概率 pc 0.7
变异概率 pm 0.05
  算法参数设置
  不同优化算法指标筛选计算结果
优化算法 MLP RF KNN
SCMOPSO 33% 13% 25%
SCQBBMOPSO 80% 83% 67%
  指标筛选优化算法平均支配率
关键指标 重要性 关键指标 重要性
1.000 肌酐 0.300
肌钙蛋白T 0.847 平均红细胞体积 0.287
HCO3std 0.840 心率 0.287
平均血小板体积测定 0.600 国际标准化比值 0.267
红细胞比积测定 0.500 γ-谷氨酰基转移酶 0.167
BEecf 0.447 pO2 0.153
血浆凝血酶原时间测定 0.440 血小板计数 0.073
淋巴细胞 0.373 直接胆红素 0.047
血清尿酸 0.307 平均红细胞血红蛋白量 0.000
  关键指标及重要性
关键指标 临床意义
肌钙蛋白T 肌钙蛋白是心肌损伤坏死的标志物, 对急性心肌梗死的诊断和危险分层有重要的临床意义。肌钙蛋白值升高提示心肌损伤, 可见于急性心肌梗死, 是急救中医生重点关注的指标
BEecf 组织间液的剩余碱含量过低, 表现为酸中毒, 常见于死亡病例
HCO3std 水解大于电离, 呈碱性, 值过低, 表现为酸中毒, 常见于死亡病例
pO2 反映病人呼吸状况, 取值低常见于死亡病例
心率 重要生命体征, 心率极低即与生命危险密切相关
肌酐 表现肾功能的重要指标, 肌酐过高说明肾脏受到严重损伤, 与生命危险密切相关
血清尿酸 诊断肾重度受损的重要指标, 与生命危险密切相关
红细胞比积 临床上红细胞比积过高或过低都常见于死亡病例
血浆凝血酶原时间测定 临床上该指标值过低说明发生了血栓; 过高说明发生严重出血; 均与生命危险密切相关
国际标准比值 临床上该指标是衡量凝血功能的重要指标, 值过高时, 说明出现严重出血, 与生命危险密切相关
  关键指标临床指导意义
  患者状态识别分类器性能对比
关键指标 重要性 关键指标 重要性
心率 0.0515 脂肪酶 0.0258
肌钙蛋白T 0.0414 收缩压 0.0252
舒张压 0.0412 平均红细胞体积 0.0245
Glu 0.0360 肌红蛋白定量 0.0237
呼吸 0.0304 红细胞比积测定 0.0222
氯化物 0.0286 血清尿酸 0.0218
平均血小板体积测定 0.0284 血浆凝血酶原时间测定 0.0213
肌酸激酶 0.0284 红细胞计数 0.0193
γ-谷氨酰基转移酶 0.0262 单核细胞 0.0184
  基于Gini系数的指标重要性计算结果
关键指标 重要性 关键指标 重要性
Glu 0.0685 血浆凝血酶原时间测定 0.0047
平均血小板体积测定 0.0477 血浆纤维蛋白原测定 0.0044
Lac 0.0392 脑利钠肽前体 0.0041
肌钙蛋白T 0.0304 中性粒细胞 0.0038
红细胞比积测定 0.0260 红细胞体积分布宽度
测定CV
0.0036
国际标准化比值 0.0244 收缩压 0.0033
乳酸脱氢酶 0.0162 肌红蛋白定量 0.0030
尿素 0.0159 血浆活化部分凝血活酶
时间测定
0.0030
淀粉酶 0.0145 平均红细胞血红蛋白浓度 0.0027
0.0134 0.0027
淋巴细胞 0.0115 血红蛋白测定 0.0025
肌酐 0.0099 pO2 0.0025
HCO3- 0.0099 TCO2 0.0022
心率 0.0079 血清尿酸 0.0019
丙氨酸氨基转移酶 0.0066 嗜酸性粒细胞 0.0019
C-反应蛋白测定 0.0063 单核细胞 0.0016
BEecf 0.0060 血浆凝血酶原活动度测定 0.0005
凝血酶时间测定 0.0060
  基于前后双向递归的关键指标选取结果
  不同指标筛选方法预测结果对比
方法性能 QBBMOPSO-RF 基于Gini系数 递归式特征消除(文献[14])
指标数量 18 18 35


最大值 0.932 0.932 0.945
最小值 0.685 0.644 0.671
平均值 0.820 0.805 0.815
F值 最大值 0.874 0.879 0.912
最小值 0.493 0.477 0.485
平均值 0.718 0.703 0.712
  患者状态预测结果对比
[1] 吴婷婷, 李红 . 院内心搏骤停早期预警评分系统的研究进展[J]. 中华护理杂志, 2016,51(9):1118-1123.
[1] ( Wu Tingting, Li Hong . Research Progress of Early Warning Score Models for In-hospital Cardiac Arrest[J]. Chinese Journal of Nursing, 2016,51(9):1118-1123.)
[2] Jones P, Le Fevre J, Harper A , et al. Effect of the Shorter Stays in Emergency Departments Time Target Policy on Key Indicators of Quality of Care[J]. The New Zealand Medical Journal, 2017,130(1455):35-44.
[3] Coster J, Jacques R, Turner J , et al. PP12 New Indicators for Measuring Patient Survival following Ambulance Service Care[J]. Emergency Medicine Journal, 2017,34(10):e4.
[4] McCoy A, Das R . Reducing Patient Mortality, Length of Stay and Readmissions Through Machine Learning-based Sepsis Prediction in the Emergency Department, Intensive Care Unit and Hospital Floor Unit[J]. BMJ Open Quality, 2017,6(2):e000158.
[5] Gupta A, Liu T, Shepherd S , et al. Using Statistical and Machine Learning Methods to Evaluate the Prognostic Accuracy of SIRS and qSOFA[J]. Healthcare Informatics Research, 2018,24(2):139-147.
[6] Levin S, Toerper M, Hamrock E , et al. Machine-Learning- Based Electronic Triage More Accurately Differentiates Patients with Respect to Clinical Outcomes Compared with the Emergency Severity Index[J]. Annals of Emergency Medicine, 2018,71(5):565-574.
[7] Hohl C M, Badke K, Zhao A , et al. Prospective Validation of Clinical Criteria to Identify Emergency Department Patients at High Risk for Adverse Drug Events[J]. Academic Emergency Medicine, 2018,25(9):1015-1026.
[8] 周志华 . 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
[8] ( Zhou Zhihua. Machine Learning [M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2016.)
[9] Palma-Mendoza R J, Rodriguez D, De-Marcos L . Distributed Relief F-based Feature Selection in Spark[J]. Knowledge & Information Systems, 2018,57(1):1-20.
[10] Zhu X Z, Zhu W, Fan X N . Rough Set Methods in Feature Selection via Submodular Function[J]. Soft Computing, 2017,21(13):3699-3711.
[11] Guo S, Guo D, Chen L , et al. A L1-regularized Feature Selection Method for Local Dimension Reduction on Microarray Data[J]. Computational Biology & Chemistry, 2017,67:92-101.
[12] Sylvester E V A, Bentzen P, Bradbury I R , et al. Applications of Random Forest Feature Selection for Fine-scale Genetic Population Assignment[J]. Evolutionary Applications, 2017,11(2):153-165.
[13] 王力波, 王耀力, 常青 . 生物信息学中的特征选择[J]. 太原理工大学学报, 2017,48(3):458-468.
[13] ( Wang Libo, Wang Yaoli, Chang Qing . A Review on Feature Selection for Bioinformatics[J]. Journal of Taiyuan University of Technology, 2017,48(3):458-468.)
[14] 周成, 魏红芹 . 基于随机森林属性约简的众包竞赛参与者识别体系研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018,2(7):46-54.
[14] ( Zhou Cheng, Wei Hongqin . Identifying Crowd Participants with Modified Random Forests Algorithm[J]. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018,2(7):46-54.)
[15] Huang X, Zhang Li, Wang B , et al. Feature Clustering Based Support Vector Machine Recursive Feature Elimination for Gene Selection[J]. Applied Intelligence, 2018,48(3):594-607.
[16] Alijla B O, Lim C P, Wong L P , et al. An Ensemble of Intelligent Water Drop Algorithm for Feature Selection Optimization Problem[J]. Applied Soft Computing, 2018,65:531-541.
[17] Sayed G I, Khoriba G, Haggag M H . A Novel Chaotic Salp Swarm Algorithm for Global Optimization and Feature Selection[J]. Applied Intelligence, 2018,48(10):3462-3481.
[18] Zouache D, Ben Abdelaziz F . A Cooperative Swarm Intelligence Algorithm Based on Quantum-inspired and Rough Sets for Feature Selection[J]. Computers & Industrial Engineering, 2018,115:26-36.
[19] 马莹, 王怀晓, 刘贺 , 等. 一种新的自适应量子遗传算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018,54(20):99-103.
[19] ( Ma Ying, Wang Huaixiao, Liu He , et al. Research on Self-adaptive Quantum Genetic Algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2018,54(20):99-103.)
[20] Rumelhart D E, McClelland J L . The PDP Research Group. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition[J]. Language, 1987,63(4):871-886.
[21] Breiman L . Random Forest[J]. Machine Learning, 2001,45(1):5-32.
[22] Cover T M, Hart P E . Nearest Neighbor Pattern Classification[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 1967,13(1):21-27.
[23] Zhang Y, Gong D W, Ding Z . A Bare-bones Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm for Environmental/ Economic Dispatch[J]. Information Sciences, 2012,192(6):213-227.
[1] 王寒雪,崔文娟,周园春,杜一. 基于机器学习的食源性疾病致病菌识别方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 54-62.
[2] 陈东华,赵红梅,尚小溥,张润彤. 数据驱动的大型医院手术室运营预测与优化方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 115-128.
[3] 车宏鑫,王桐,王伟. 前列腺癌预测模型对比研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 107-114.
[4] 苏强, 侯校理, 邹妮. 基于机器学习组合优化方法的术后感染预测模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 65-75.
[5] 曹睿,廖彬,李敏,孙瑞娜. 基于XGBoost的在线短租市场价格预测及特征分析模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 51-65.
[6] 钟佳娃,刘巍,王思丽,杨恒. 文本情感分析方法及应用综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 1-13.
[7] 向卓元,刘志聪,吴玉. 基于用户行为自适应推荐模型研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 103-114.
[8] 柴国荣,王斌,沙勇忠. 基于多机器学习方法联合的公共卫生风险预测研究——以兰州市流感预测为例*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 90-98.
[9] 陈东,王建冬,李慧颖,蔡思航,黄倩倩,易成岐,曹攀. 融合机器学习算法和多因素的禽肉交易量预测方法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 18-27.
[10] 梁野,李小元,许航,胡伊然. CLOpin:一种面向舆情分析与预警领域的跨语言知识图谱架构*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 1-14.
[11] 杨恒,王思丽,祝忠明,刘巍,王楠. 基于并行协同过滤算法的领域知识推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 15-21.
[12] 王树义,刘赛,马峥. 基于深度迁移学习的微博图像隐私分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 80-92.
[13] 王若佳,张璐,王继民. 基于机器学习的在线问诊平台智能分诊研究[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 88-97.
[14] 李纲,周华阳,毛进,陈思菁. 基于机器学习的社交媒体用户分类研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 1-9.
[15] 胡佳慧,方安,赵琬清,杨晨柳,任慧玲. 面向知识发现的中文电子病历标注方法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 123-132.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn