基于可解釋貝葉斯加權(quán)模型的ICU急性腎損傷患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

徐乃岳 凌晨 劉坤

摘?要：

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建貝葉斯加權(quán)模型，進(jìn)行重癥監(jiān)護(hù)病房（Intensive?Care?Unit，ICU）急性腎損傷患者死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。以MIMIC＼|Ⅲ（Medical?Information?Mark?for?Intensive?Care?Ⅲ）數(shù)據(jù)庫中急性腎損傷患者為研究對(duì)象，建立基礎(chǔ)貝葉斯分類器，采用AUC（Area?Under?Curve）和Accuracy進(jìn)行混合加權(quán)計(jì)算的集成策略構(gòu)建貝葉斯加權(quán)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，貝葉斯加權(quán)模型的AUC值為80.8%、Accuracy值為73.2%、F1＼|score值為72.4%，預(yù)測效果優(yōu)于單獨(dú)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、邏輯回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林。貝葉斯加權(quán)模型具有可解釋的概率推理流程，對(duì)ICU急性腎損傷患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；急性腎損傷；死亡風(fēng)險(xiǎn)；模型解釋；集成模型

中圖分類號(hào)：TP391??文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0?引言（Introduction）

急性腎損傷（Acute?Kidney?Injury，?AKI）是一種由多種病因引起的病癥，其特征表現(xiàn)為血清肌酐濃度升高或者尿量減少［1＼|3］。近年來，AKI的發(fā)病率以驚人的速度增長，因患有AKI而致死的患者人數(shù)一直居高不下［4＼|5］。AKI患者的住院死亡率為20%～25%，在ICU中可能高達(dá)50%［6＼|9］。世界每年死于AKI的患者多達(dá)百萬人以上，AKI不僅是一個(gè)醫(yī)療問題，更成為一個(gè)重要的公共衛(wèi)生問題［10＼|11］。

隨著電子健康記錄（Electronic?Health?Records，?HER）可用性的完善，開發(fā)AKI風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)測模型成為一種應(yīng)對(duì)AKI高風(fēng)險(xiǎn)的可行方式［12＼|14］。性能良好且可靠的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型應(yīng)能夠及早識(shí)別高危患者，輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行進(jìn)一步的診斷并提示預(yù)防和治療措施。

1?相關(guān)工作（Related?work）

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究者將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于患者的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。相較于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和普遍的邏輯回歸算法，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以最大限度地利用HER進(jìn)行預(yù)測，能夠識(shí)別對(duì)于預(yù)測貢獻(xiàn)較為顯著的信號(hào)提高算法模型性能［15＼|17］。醫(yī)學(xué)人員可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)快速評(píng)估大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，用于預(yù)測臨床風(fēng)險(xiǎn)。

可靠的AKI患者風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分系統(tǒng)對(duì)于預(yù)測AKI患者的預(yù)后，以及為臨床研究提供患者嚴(yán)重程度分層非常重要。然而，對(duì)于危重癥患者的一般嚴(yán)重程度評(píng)分方法，例如急性生理學(xué)和慢性健康評(píng)估（APACHE）［18］、簡化急性生理學(xué)評(píng)分（SAPS）［19］、序貫器官衰竭評(píng)估（SOFA）［20］等，在預(yù)測AKI患者死亡率的準(zhǔn)確性方面效果不佳［21＼|23］。隨著人工智能（Artificial?Intelligence，?AI）技術(shù)的發(fā)展，AKI預(yù)測的新時(shí)代已經(jīng)到來［24＼|25］。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)有著顯著優(yōu)勢，在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正在迅速擴(kuò)大，例如已在臨床輔助診斷中成功應(yīng)用［26＼|27］。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域常用的線性回歸算法雖然模型本身具備較高的可解釋性，但是預(yù)測性能往往不夠理想［28］。貝葉斯分類器屬于可解釋模型的一種，在具有一定可解釋性的同時(shí)，還有著較好的預(yù)測性能，已在醫(yī)學(xué)環(huán)境中得到使用［29］。

危重患者的護(hù)理負(fù)擔(dān)是巨大的，重癥監(jiān)護(hù)的基礎(chǔ)是使用一種科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)分層方法，按照一定標(biāo)準(zhǔn)對(duì)患者進(jìn)行分類，優(yōu)化個(gè)人護(hù)理方案。傳統(tǒng)方法是醫(yī)生根據(jù)自己的臨床經(jīng)驗(yàn)使用基于規(guī)則的一般嚴(yán)重程度評(píng)分進(jìn)行預(yù)測，效果較差，相比之下，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以幫助醫(yī)生得到更好的預(yù)測效果。LIN等［30］通過19?044例AKI患者的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一種隨機(jī)森林預(yù)測死亡率模型，可預(yù)測AKI患者的死亡率，該模型可避免高危患者AKI治療的延誤。KOYNER等［31］開發(fā)了一種梯度增強(qiáng)模型，該模型可以預(yù)測急診科、病房和ICU的AKI，并允許對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)患者進(jìn)行早期干預(yù)。LIN等［32］使用SVM（Support?Vector?Machine）算法構(gòu)建ICU急性腎損傷患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，該模型的性能比SAPSⅡ（Simplified?Acute?Physiology?ScoreⅡ）方法的性能好，并且當(dāng)患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)不確定時(shí)，SVM的性能優(yōu)勢更顯著。在當(dāng)前臨床醫(yī)療信息化程度很高的背景下，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效地幫助臨床醫(yī)生提高診療質(zhì)量，具有較高的臨床應(yīng)用價(jià)值。然而，目前專注于使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測ICU中AKI患者死亡風(fēng)險(xiǎn)的研究并不多。

本研究借鑒集成學(xué)習(xí)方法，基于貝葉斯分類器構(gòu)建集成模型，建立4個(gè)貝葉斯分類模型作為基礎(chǔ)模型，以AUC與Accuracy的混合計(jì)算作為權(quán)重，通過對(duì)預(yù)測概率進(jìn)行加權(quán)計(jì)算建立貝葉斯加權(quán)模型。本研究利用MIMIC＼|Ⅲ中AKI患者的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)建立死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，目的是輔助ICU的醫(yī)生對(duì)AKI患者進(jìn)行早期的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，區(qū)分高危患者，以更好地分配醫(yī)療資源［33］。

2?數(shù)據(jù)與方法（Data?and?methods）

2.1?數(shù)據(jù)

從國際疾病分類（ICD）中查找AKI的疾病代碼，提取MIMIC＼|Ⅲ數(shù)據(jù)庫中AKI患者的生理信息，篩選信息并保留只進(jìn)入一次ICU的患者數(shù)據(jù)。基于患者第一次入院的信息進(jìn)行研究，挑選出進(jìn)入ICU后24?h內(nèi)的生理數(shù)據(jù)并對(duì)篩選過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)表格進(jìn)行聚合處理。數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理如圖1所示。

數(shù)據(jù)庫中篩選的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)存在部分缺失值，根據(jù)患者信息提供的各項(xiàng)生理數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，去除缺失率在30%以上的數(shù)據(jù)，最后得到15個(gè)主要的生物標(biāo)志物和3?559例急性腎損傷患者，其中生存患者有3?176例、死亡患者有383例，數(shù)據(jù)類別不平衡現(xiàn)象較為突出。

表1為變量信息及級(jí)別，從皮爾遜相關(guān)系數(shù)中可以看出，大多數(shù)變量與患者結(jié)局顯著相關(guān)，但是不具備明顯線性關(guān)系，普通的線性分析方法難以發(fā)揮較好的預(yù)測效果。為了解決AKI患者數(shù)據(jù)不平衡的問題，使用Borderline?SMOTE算法進(jìn)行數(shù)據(jù)均衡化處理。該算法可以對(duì)類別邊界上容易分類錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，生成對(duì)分類預(yù)測更有價(jià)值的數(shù)據(jù)，以達(dá)到平衡不同類別的數(shù)據(jù)的目的。

2.2?方法

貝葉斯分類器能夠捕捉到變量之間的相互關(guān)系，尤其是在面臨部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失情況下，貝葉斯分類器仍然可以根據(jù)變量間的交互關(guān)系進(jìn)行后續(xù)預(yù)測。得益于自身固有的統(tǒng)計(jì)學(xué)特點(diǎn)，貝葉斯分類器本身就是一種可解釋的模型，利用貝葉斯分類器構(gòu)建模型進(jìn)行分類預(yù)測能提升臨床醫(yī)學(xué)環(huán)境下醫(yī)護(hù)人員對(duì)模型的信賴程度。本研究分別構(gòu)建了4種不同的貝葉斯分類器模型作為基礎(chǔ)模型并進(jìn)行加權(quán)集成，最終得到貝葉斯加權(quán)模型，用于預(yù)測患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)。圖2中展示了實(shí)驗(yàn)流程，從MIMIC＼|Ⅲ數(shù)據(jù)庫中提取患者的醫(yī)療信息，首先需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ)、數(shù)據(jù)均衡、數(shù)據(jù)離散處理，其次基于多種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行建模預(yù)測，最后對(duì)各模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行概率加權(quán)處理，得出AKI患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)概率。

在4個(gè)貝葉斯模型的基礎(chǔ)上，分別使用基于AUC加權(quán)、基于Accuracy加權(quán)及AUC與Accuracy混合加權(quán)的集成策略構(gòu)建貝葉斯加權(quán)模型，分別得到了AUC_BE模型、ACC_BE模型和AA_BE模型。通過AUC、Accuracy和F1＼|score?3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行模型評(píng)估，從表2中發(fā)現(xiàn)在AA_BE模型的AUC與Accuracy的效果是最優(yōu)的，從集成策略上兼顧了模型的準(zhǔn)確率和對(duì)樣本類別的區(qū)分能力，證明了由混合加權(quán)方法構(gòu)建的貝葉斯加權(quán)模型的性能比單一加權(quán)方法的性能更好。經(jīng)綜合比較，本研究決定以AUC和Accuracy混合加權(quán)計(jì)算的集成策略構(gòu)建貝葉斯加權(quán)模型。

不同于普通的集成策略，本文提出的模型不是基于基礎(chǔ)模型的預(yù)測類別的簡單決策，而是基于各個(gè)模型的AUC和Accuracy對(duì)預(yù)測概率進(jìn)行混合加權(quán)計(jì)算得出最終概率。加權(quán)策略的公式如下：

其中：i表示第i個(gè)模型，n表示共有n個(gè)模型，Pi表示第i個(gè)模型得出的預(yù)測概率，WmAA（i）表示基于第i個(gè)模型的AUC和Accuracy值進(jìn)行m次混合加權(quán)計(jì)算，Pout表示貝葉斯加權(quán)模型的最終預(yù)測概率，VAUC（i）表示第i個(gè)模型的AUC值，VAcc（i）表示第i個(gè)模型的ACC值，WAA（i）表示第i個(gè)模型的AUC值與ACC值的乘積。基于集成學(xué)習(xí)的思想，多樣的模型在共同決策的情況下可以有效地降低單一模型的錯(cuò)誤預(yù)測對(duì)結(jié)果的影響，可以取得比任何一個(gè)模型都好的預(yù)測結(jié)果且魯棒性更好。

3?結(jié)果（Results）

3.1?模型評(píng)估

將貝葉斯加權(quán)模型與四種基礎(chǔ)貝葉斯分類器、邏輯回歸、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等模型在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了性能對(duì)比，應(yīng)用Accuracy、AUC和F1＼|score三個(gè)指標(biāo)展開分析，模型性能評(píng)估結(jié)果如表3所示。

使用AUC、Accuracy和F1＼|score三種評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)表3中的八種方法進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，表3中的結(jié)果可以較為清晰地呈現(xiàn)模型效果之間的性能差異。AUC評(píng)價(jià)指標(biāo)反映的是模型對(duì)任意一例正、負(fù)樣本的區(qū)分能力，實(shí)驗(yàn)顯示AA_BE模型的AUC遠(yuǎn)高于邏輯回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林模型的AUC，證明對(duì)于任意一例正、負(fù)樣本，AA_BE模型能獲得更好的區(qū)分效果。在數(shù)據(jù)均衡的情況下，Accuracy評(píng)價(jià)指標(biāo)具有較高的參考價(jià)值，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示AA_BE的準(zhǔn)確率高于其他分類器算法的準(zhǔn)確率，證明AA_BE模型對(duì)于整體樣本的判定能力更好，能夠正確區(qū)分出更多的高風(fēng)險(xiǎn)患者。F1＼|score評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合考慮了精確率和召回率的結(jié)果，從兩個(gè)方面對(duì)模型的預(yù)測性能進(jìn)行綜合分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示AA_BE模型的性能更好。

3.2?模型可解釋分析

在目前的醫(yī)學(xué)預(yù)測研究中，大多數(shù)研究關(guān)注于提高模型預(yù)測準(zhǔn)確率，忽視了模型的可解釋性。在具有高風(fēng)險(xiǎn)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，模型的可解釋性比預(yù)測準(zhǔn)確性更重要，一般的機(jī)器學(xué)習(xí)模型往往較為復(fù)雜、內(nèi)部結(jié)構(gòu)不夠透明、預(yù)測結(jié)果難以解釋，而貝葉斯加權(quán)模型的決策原理基于貝葉斯算法，運(yùn)用概率學(xué)方法推理模型預(yù)測的全過程，同時(shí)能清楚地展現(xiàn)變量之間的依賴關(guān)系，具有更好的可解釋能力，更適用于醫(yī)學(xué)場景。

模型可以從兩個(gè)方面進(jìn)行可解釋性分析。

（1）模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

貝葉斯加權(quán)模型由4個(gè)基礎(chǔ)的貝葉斯分類器模型構(gòu)成，每個(gè)基礎(chǔ)模型內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是可見的，能清楚地展現(xiàn)出模型預(yù)測過程中潛在的特征交互關(guān)系，確保模型的透明度。

（2）模型做出預(yù)測的原因

貝葉斯加權(quán)模型的本質(zhì)是一種概率圖模型，支持使用概率推理的方式進(jìn)行模型預(yù)測推理和診斷推理。當(dāng)模型做出與事實(shí)相反的預(yù)測時(shí)，可以從結(jié)果開始進(jìn)行信息推理，稱為模型的診斷推理，能夠確保模型的可靠性。

在已知模型預(yù)測結(jié)果的情況下推理模型決策的依據(jù)，通過計(jì)算模型的最大后驗(yàn)概率推理出患者特征變量的取值范圍。在醫(yī)學(xué)場景中，當(dāng)醫(yī)護(hù)人員對(duì)模型的預(yù)測存在懷疑時(shí)，可以將推理值與真實(shí)情況進(jìn)行對(duì)比，提升醫(yī)護(hù)人員對(duì)模型的信賴度。

4?結(jié)論（Conclusion）

為了應(yīng)對(duì)AKI患者高死亡風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)峻形勢，本研究借鑒集成方法的軟投票方式，利用基礎(chǔ)模型的預(yù)測概率值進(jìn)行集成計(jì)算，從基礎(chǔ)模型預(yù)測的概率入手，通過模型的AUC和Accuracy混合權(quán)重，對(duì)基礎(chǔ)模型的預(yù)測概率進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，通過概率預(yù)測實(shí)現(xiàn)對(duì)高危患者的早期篩查。采用AUC、Accuracy和F1＼|score三種指標(biāo)對(duì)不同的模型進(jìn)行分析，貝葉斯加權(quán)模型表現(xiàn)出比邏輯回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林等模型更為優(yōu)秀的成績；在與四個(gè)基本分類器的對(duì)比中發(fā)現(xiàn)，基于AUC和Accuracy混合加權(quán)方式集成的貝葉斯加權(quán)模型比單獨(dú)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型更優(yōu)秀。此外，可以看出基于AUC和Accuracy混合加權(quán)方式建立的模型比獨(dú)立加權(quán)方式建立的模型效果更好，隨著基礎(chǔ)模型個(gè)數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)樣式的增加，貝葉斯加權(quán)模型的預(yù)測效果將會(huì)更加準(zhǔn)確和穩(wěn)健。模型的準(zhǔn)確率比一般機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率高，具有良好的可解釋能力，比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和集成復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型更加透明，在醫(yī)學(xué)臨床場景中的使用更值得信賴，可以為ICU中AKI患者的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測研究提供一種新的策略。

在未來的研究工作中，將著眼于使用因果學(xué)習(xí)方法探究影響ICU急性腎損傷患者死亡率的真正風(fēng)險(xiǎn)因素，通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行干預(yù)的方式尋找降低患者最終死亡概率的有效方法。因果是萬物相互制約的根本原因，接下來我們會(huì)通過對(duì)因果理論的研究，賦予模型更為精準(zhǔn)的推理方法，以更有效地助力醫(yī)學(xué)決策。

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作者簡介：

徐乃岳（1999＼|），男，碩士生。研究領(lǐng)域：醫(yī)療數(shù)據(jù)分析。

凌?晨（1980＼|），男，博士，講師。研究領(lǐng)域：新媒體大數(shù)據(jù)，電子商務(wù)，智慧醫(yī)療。本文通信作者。

劉?坤（1998＼|），男，碩士生。研究領(lǐng)域：醫(yī)療數(shù)據(jù)分析。