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		應(yīng)用多變量概率網(wǎng)絡(luò)病理數(shù)據(jù)自動化系統(tǒng)

　　型的病理實驗室每天處理大量的病人數(shù)據(jù)。新的免疫學(xué)技術(shù),分子生物學(xué)和藥物基因組學(xué)的發(fā)展,導(dǎo)致大量的生物標(biāo)記,診斷化驗,小說biotherapeutics增加了實驗室信息的數(shù)量和質(zhì)量。這些發(fā)展讓治療決策過程更加復(fù)雜。

　　然而,應(yīng)用動態(tài)統(tǒng)計建模實驗室信息可能讓醫(yī)生更有效的使用可用的臨床信息。 1、2 本文評估了使用貝葉斯建模方法結(jié)合已知的臨床和病理信息的數(shù)學(xué)框架,以計算預(yù)處理和后續(xù)測試的可能性慢性腎臟疾病(CKD)在醫(yī)院急診科。貝葉斯分析復(fù)雜數(shù)據(jù)集歷來是耗時和充滿了潛在的錯誤。新的機器學(xué)習(xí)軟件可以自動化這個過程和產(chǎn)生一致的結(jié)果。本調(diào)查的目的是評估一個這樣的軟件包,DecisionQ FasterAnalytics DecisionQ集團。 (Kentfield,CA)。特別是,目標(biāo)是確定質(zhì)量、準(zhǔn)確性,并產(chǎn)生效用的貝葉斯模型。

　　調(diào)查和方法

　　慢性腎病的早期階段很難檢測與當(dāng)前實驗室化驗。 3、4 如果早期發(fā)現(xiàn)疾病跡象,有效治療可以延緩或者停止對終末期腎病進展。 5 但是研究已經(jīng)表明,許多病人是后期診斷出來的過程中他們的疾病。 6 雖然許多研究評估使用的新生物標(biāo)志物檢測早期腎臟疾病,這些測試通常受限于分析測量階段的疾病,和其他病態(tài)的存在條件。 7號到9號

　　圖1所示。 (點擊放大) 腎臟功能的概率(貝葉斯)模型在醫(yī)院急診室的人口。

　　這里的研究報告,研究人員應(yīng)用貝葉斯機器學(xué)習(xí)工具的數(shù)據(jù)集急診室病人的目標(biāo)計算預(yù)處理和測驗后的腎功能不全的可能性。

　　數(shù)據(jù)收集。 2003年6月至2004年8月,在醫(yī)院急診部門在圣地亞哥,740個連續(xù)的患者常規(guī)腦利鈉肽(BNP)水平部門下令醫(yī)生會自動參加這項研究。該研究使用常規(guī)臨床和實驗室數(shù)據(jù);因此,招生并不需要同意和批準(zhǔn)的機構(gòu)審查委員會委員。

　　BNP水平的訂單觸發(fā)的分析n端激素原法國巴黎(NT-proBNP)和所需的數(shù)據(jù)計算估計的腎小球濾過率(eGFR)使用飲食在腎臟疾病的修改(MDRD公式)。 MDRD公式是基于血液尿素氮(BUN)、血清肌酐、血清白蛋白、年齡、種族和性別。

　　當(dāng)受試者從醫(yī)院出院的時候,是否直接從急診或住院治療后,最終放電ICD-9代碼(國際疾病分類,9日啟)被調(diào)查人員獲得醫(yī)院的醫(yī)療記錄。調(diào)查人員評估以下疾病診斷:充血性心力衰竭(CHF),腎臟疾病,急性心肌梗塞(AMI),慢性阻塞性肺疾病(COPD)、肺炎、糖尿病和高血壓(BP)你好。

　　表我。 (點擊放大) Patient-data變量作為貝葉斯分類通過面元方法分析使用FasterAnalytics軟件。

　　數(shù)據(jù)收集完成時,調(diào)查人員檢查最后的數(shù)據(jù)設(shè)置錯誤,缺失數(shù)據(jù)的差異和重要模式,發(fā)現(xiàn)它是適合建模。他們分類某些變量進一步之前裝箱建模;在這方面,他們遵循建立臨床實踐和科學(xué)文獻(見表1)。

　　統(tǒng)計分析。數(shù)據(jù)分析使用貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)。一個貝葉斯網(wǎng)絡(luò)編碼中的所有變量的聯(lián)合概率分布建立一個網(wǎng)絡(luò)域的條件概率。它使用易處理的條件獨立性假設(shè)使表示。直接網(wǎng)絡(luò)合并節(jié)點之間的父子關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點是獨立于其nondescendants鑒于其父母。這里討論的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了FasterAnalytics軟件。

　　之前的軟件生成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)使用機器學(xué)習(xí)來計算概率和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。之前可能性源于要建模的數(shù)據(jù)通過計算離散分布的狀態(tài),等積或使用裝箱的連續(xù)變量。軟件獲取的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過啟發(fā)式搜索方法,生成假設(shè)模型與不同的條件獨立性假設(shè)。

　　兩個專有的啟發(fā)式搜索利用創(chuàng)新。第一個是數(shù)據(jù)緩存和查詢系統(tǒng)允許一個數(shù)量級比以前更多的數(shù)據(jù)來分析。這使用戶能夠在較短的時間內(nèi)考慮更復(fù)雜的問題在廉價的計算硬件。第二個創(chuàng)新使用高效搜索,增加靈活性,啟發(fā)式搜索。除了更大的速度和效率這一特性使貝葉斯建模、模型質(zhì)量分?jǐn)?shù)產(chǎn)生普遍比1 - 5%,通過一個標(biāo)準(zhǔn)的啟發(fā)式算法。 12

　　表二。 (點擊放大) 交叉驗證數(shù)據(jù)MDRD表皮生長因子受體研究中的五個訓(xùn)練集。

　　所有值百分比。

　　最有可能的軟件促進了網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)可用。模型是得分根據(jù)最小描述長度,一個系統(tǒng),提供了一個衡量模型的質(zhì)量。這個得分技術(shù)交易適合降低模型復(fù)雜度。擬合優(yōu)度的可能性是給定的數(shù)據(jù)模型,而模型的復(fù)雜性需要存儲的信息量模型。最小描述長度得分是漸近等價于貝葉斯評分,也被稱為貝葉斯信息準(zhǔn)則。

　　軟件評估研究中使用一些算法來處理缺失數(shù)據(jù)。的調(diào)查,每個記錄的選擇算法忽略了部分信息缺失。為了防止過度擬合模型的數(shù)據(jù),研究人員使用兩種方法。首先是應(yīng)用程序復(fù)雜性的處罰,要求添加任何新的參數(shù)導(dǎo)致同等或更多數(shù)量的預(yù)測能力。第二,狄利克雷曾在建模之前建立一個預(yù)期誤差的先驗概率分布數(shù)據(jù)。

　　網(wǎng)絡(luò)驗證通過train-and-test交叉驗證方法。這種方法包括隨機選擇一個獨立的測試集和持有它有別于其他的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。使用的測試集代表總數(shù)的20%的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練集代表總數(shù)的80%為雙重的交叉驗證數(shù)據(jù)集。研究人員重復(fù)這雙重驗證的5倍。

　　圖2。 (點擊放大) 期望概率的計算,當(dāng)正常的腎功能。

　　一旦模型訓(xùn)練集的構(gòu)造,調(diào)查人員輸入測試集,生成一個特定的預(yù)測每個病人記錄感興趣的變量。然后用測試集預(yù)測計算預(yù)測值(pv)和receiver-operator-characteristic曲線(ROC)為每個模型。 ROC曲線進行了計算,通過比較每個變量的PV測試集的已知值在一個特定的基礎(chǔ)上。然后用來計算曲線下面積(AUC),總體模型質(zhì)量的指標(biāo),表示程度的敏感性和特異性之間的權(quán)衡模型中。 pv計算為每個給定變量的結(jié)果。他們提供給定的概率和給定閾值是一個真正的積極的結(jié)果。

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