AI辅助乳腺癌预后诊断
发布时间：2024-03-27
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背景：
作为全球最常见且发病率最高的恶性肿瘤之一，乳腺癌已成为威胁妇女健康的重要病因。这种恶性肿瘤主要发生在乳腺上皮组织，其发病率的逐年增长严重威胁着公众的健康与生命。虽然医疗水平的不断提升使得乳腺癌的治疗效果逐渐改善，预后预测的重要性与日俱增，乳腺癌的复杂性及个体差异却给预测与治疗带来了显著的挑战。乳腺癌的预后诊断与死亡率密切相关，其发病机制涉及遗传因素、基因突变、机体免疫功能下降及神经功能状况等多方面。尽管大数据分析与机器学习方法在乳腺癌的诊疗领域显示出巨大潜力，特别是在通过病历、影像学、基因组学以及临床试验数据识别肿瘤预后诊断模式方面，但这些方法仍面临着诸多挑战。现有技术尤其在处理数据噪声、缺失值以及样本不均衡问题时效果不佳。此外，虽然基于树模型的集成学习方法能提供一定程度的模型解释性，不同模型间的特征重要性差异使得其预测结果缺乏一致性。因此，开发一种结合多种个体学习器优势、能有效处理数据问题并提供准确预测且可解释的乳腺癌预后诊断系统，成为提高相关临床实践效果的关键。
方法：
为克服乳腺癌高维样本不均衡数据在预测性能及可解释性方面的挑战，本工作从数据采集、预处理、样本不均衡问题处理、个体学习器的生成与融合，到特征重要性统计分析提出了一整套解决策略。首先，通过记录被确诊为原发性乳腺癌的患者的临床病理学检验数据，并随访预后患者，收集包括人口遗传特征、临床病理因素和治疗类型在内的原始数据。接着，对这些数据进行预处理，包括去除重复、异常值和缺失值过多的样本，以及对数据进行归一化和编码，以优化后续模型训练的质量。为应对样本不均衡，采用反复下采样生成多个正负样本均衡的子数据集，通过这种方法降低过拟合风险，并利用基于这些子数据集训练的学习器防止重要信息的丢失。在生成个体学习器阶段，通过划分数据集和采用不同机器学习算法，生成多样的个体学习器，并采用二次集成学习算法（串行与并行）提高预测性能。集成学习阶段，通过加权法或投票法等结合策略，融合多个学习器的结果，提升模型整体性能。最后，通过进行特征重要性分析，识别对乳腺癌预后诊断具有重要影响的特征，增强模型的可信度和可解释性。此工作旨在提高乳腺癌预后诊断模型的准确性和解释力，以更好地服务于临床诊断和治疗策略的制定。
结果：
利用所提出的基于特征选择的集成学习方法，成功开发了一个提高预测乳腺癌预后诊断准确性和可解释性的模型。数据预处理和样本不均衡处理通过精细优化和反复下采样，有效降低了过拟合风险，确保关键信号捕捉。多样化的机器学习算法与二次集成学习策略显著提升了预测性能与稳定性。特征重要性分析增强了模型解释力，为识别预后诊断关键因素提供了重要线索。本工作不仅优化了乳腺癌患者的治疗策略，也展现了大数据与机器学习技术在生物医学领域的应用潜力。
