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基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的蕁麻疹治療研究綜述*

2020-03-12 12:30:06宋佳陽
科技與創(chuàng)新 2020年4期
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘模型

高 靜,宋佳陽

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),北京100070)

1 前言

數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取人們事先不知道但具有潛在有用的信息和知識的過程;是通過分析每個數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù),主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示三個步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來;規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技術(shù),以期使網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值與期望輸出值的誤差均方差為最小。

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域已經(jīng)日漸成熟,對于蕁麻疹的治療也變得十分重要。用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對蕁麻疹中醫(yī)治療中的處方進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)規(guī)律,以得到更好的治療效果;利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),構(gòu)建無監(jiān)督學(xué)習(xí)的中醫(yī)證型預(yù)測模型和有監(jiān)督的蕁麻疹中醫(yī)證型分類器,為蕁麻疹中醫(yī)臨床辨證論治提供幫助;利用建立BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法,對癢性蕁麻疹癢感度進(jìn)行預(yù)測,該模型有較高的參考價值,對于相關(guān)癢感理論的研究有一定的意義。

2 數(shù)據(jù)挖掘與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論和相關(guān)應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘分為有監(jiān)督的數(shù)據(jù)挖掘和無監(jiān)督的數(shù)據(jù)挖掘。有監(jiān)督的數(shù)據(jù)挖掘是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個模型,這個模型是對特定屬性的描述;無監(jiān)督的數(shù)據(jù)挖掘是在所有的屬性中尋找某種關(guān)系。

具體而言,分類、估值和預(yù)測屬于有監(jiān)督的數(shù)據(jù)挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類屬于無監(jiān)督的數(shù)據(jù)挖掘。

在蕁麻疹的中醫(yī)治療中,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)聯(lián)分析可以進(jìn)行組方規(guī)律分析,運用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)首先需發(fā)現(xiàn)頻繁項集,即計算所有可能組合數(shù)的支持度,找出不少于人為設(shè)定的最小支持度的集合。

發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則,即計算不小于人為設(shè)定的最小支持度的集合置信度,找到不小于認(rèn)為設(shè)定的最小置信度規(guī)則。以關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果為基礎(chǔ)進(jìn)行聚類分析,以獲得新的處方核心組合。聚類分析是把數(shù)據(jù)集分割成多個具有某種相似特征的子集的過程,目前已廣泛用于研究方劑配伍規(guī)律及輔助發(fā)現(xiàn)新藥新方的研究領(lǐng)域。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元是神經(jīng)元。神經(jīng)元的通用模型如圖1 所示,其中,常用的激活函數(shù)有閾值函數(shù)、sigmoid函數(shù)和雙曲正切函數(shù)。

圖1 神經(jīng)元的通用模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將多個神經(jīng)元按一定規(guī)則聯(lián)結(jié)在一起而形成的網(wǎng)絡(luò),如圖2 所示。

從圖2 可以看出,一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層(中間層)和輸出層。輸入層神經(jīng)元個數(shù)與輸入數(shù)據(jù)的維數(shù)相同,輸出層神經(jīng)元個數(shù)與需要擬合的數(shù)據(jù)個數(shù)相同,隱含層神經(jīng)元個數(shù)與層數(shù)需要設(shè)計者根據(jù)一些規(guī)則和目標(biāo)來設(shè)定。在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前,隱含層的層數(shù)通常為一層,即通常使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是三層網(wǎng)絡(luò)。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在蕁麻疹的治療過程中,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立評價癢性風(fēng)團(tuán)癢感度的預(yù)測模型,采用3 層BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由輸入層、輸出層和1 個隱層組成。從原始數(shù)據(jù)中篩選能反映特征的多個參數(shù)后,網(wǎng)絡(luò)使用12 個輸入端,每2 個輸入端組成1 組,用二進(jìn)制信號表示輸入信號的量化值,即每個輸入信號可表示為4 個等級。輸入信號分別為:①風(fēng)團(tuán)的面積S;②表面相對高度H;③表面相對光滑度G;④顏色C;⑤表面相對硬度D;⑥其他O。

網(wǎng)絡(luò)使用2 個輸出端y0,y1,用二進(jìn)制信號11,10,01,00 表示輸出信號癢感度的量化值,即將癢感度劃分為重、中、弱、無四個等級。可采用的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

通過對該模型的有關(guān)參數(shù)的估計,對癢性風(fēng)團(tuán)癢感度進(jìn)行定量度量和預(yù)測。利用臨床采集的癢性風(fēng)團(tuán)的體表特征S0,S1,H0,H1,G0,G1,C0,C1,D0,D,O0,O1和與之對應(yīng)的癢感度量化值y0,y1,依次對BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,采用相應(yīng)的誤差逆?zhèn)鬟f算法獲得輸入層與隱層之間的各權(quán)值Wij以及隱層與輸出層之間的各權(quán)值Wki的值,所以,一個基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的癢性風(fēng)團(tuán)癢感度預(yù)測模型最終被建立起來。

3 蕁麻疹治療方法現(xiàn)狀

中醫(yī)對蕁麻疹的發(fā)病機(jī)理的認(rèn)識已趨統(tǒng)一,認(rèn)為蕁麻疹的發(fā)病多與風(fēng)邪有關(guān),西醫(yī)目前多采用競爭抑制組胺受體藥物、降低血管壁通透性藥物、皮質(zhì)類固醇激素等藥物治療,但這些藥有一定的副作用,遠(yuǎn)期療效不理想。抗組胺藥治療蕁麻疹,能緩解多數(shù)患者癥狀,但停藥后風(fēng)團(tuán)又復(fù)發(fā),所以現(xiàn)代西醫(yī)學(xué)對本病尚無特效療法。

大量的研究表明,中醫(yī)對蕁麻疹的治療具有療效確切、副作用小、不易復(fù)發(fā)的優(yōu)勢,所以積極探求中醫(yī)藥對治療蕁麻疹的有效方法就非常重要。

國外目前還沒有關(guān)于蕁麻疹的治療、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等結(jié)合的文獻(xiàn),國內(nèi)近年來有學(xué)者將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、蕁麻疹的治療結(jié)合在一起,發(fā)表了相關(guān)的文獻(xiàn),應(yīng)用不同技術(shù)輔助蕁麻疹治療的對比分析如圖4 所示。

圖4 相關(guān)文獻(xiàn)對比分析圖

4 部分相關(guān)研究文獻(xiàn)

近年來國內(nèi)部分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)輔助蕁麻疹治療的相關(guān)文獻(xiàn)和研究成果如表1 所示。

可以看出,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和建立BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的方法都可以對蕁麻疹的治療起到促進(jìn)作用。目前,醫(yī)療診斷和治療已經(jīng)不能停留在傳統(tǒng)方法上,需要采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析,運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)輔助蕁麻疹的預(yù)測、診斷和治療。

5 研究展望

近年來,對于蕁麻疹的治療應(yīng)用了更多的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),但是數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果只是建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析得到的核心組合和新處方還須經(jīng)過臨床檢驗。

除了對蕁麻疹的中醫(yī)處方數(shù)據(jù)挖掘分析之外,在未來,隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和醫(yī)學(xué)研究的深入研究,醫(yī)學(xué)治療會更加智能化,更加適用于生活,它還將開發(fā)更有效的算法模型,對蕁麻疹更好地預(yù)測和治療。

6 結(jié)語

蕁麻疹病程較長、遷延難愈,需要選擇科學(xué)的療法,才能提升治療水平。要不斷將蕁麻疹的治療與其他數(shù)據(jù)挖掘算法相結(jié)合,力求找到蕁麻疹的最優(yōu)數(shù)據(jù)處理方法和最精確預(yù)測結(jié)果。

表1 相關(guān)文獻(xiàn)和研究成果

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