Python 人工智能实战：智能健康医疗
1.背景介绍
在当今快速发展的现代社会中，伴随着经济和相关产业的快速提升，在公共卫生体系方面也面临着前所未有的挑战。过去几十年间，在全球范围内形成了以国际经贸往来、科技创新以及人口流动等多重因素共同作用下的医疗体系发展模式，在这其中尤其体现在数字化转型推动下的信息化进程及其对医疗卫生领域的深远影响。与此同时，在这一过程中也暴露出传统医疗服务体系逐渐难以满足人民群众日益增长的需求。因此，在当前形势下如何通过互联网技术优化医疗资源配置效率、降低运营成本，并根据患者的具体需求提供精准化的医疗服务方案就成了一个亟待解决的关键课题
针对当前医疗卫生领域的严峻挑战，在人工智能浪潮席卷全球的大背景下不断有更多人开始关注这一新兴领域的发展机会与前景，在这一领域内一些小型企业或个人通过开发应用软件和机器人系统等方式来提供个性化的医疗服务以满足日益增长的需求。在应用机器学习技术现状日益凸显的情况下对于从业人员来说掌握Python语言的数据分析、处理及建模技能显得尤为重要本文旨在介绍如何利用Python语言构建一个简单的分类模型以实现对患者的病情进行精准诊断
2.核心概念与联系
首先，让我们回顾一下基本的机器学习模型和术语。我们先介绍一些概念：
（1）机器学习模型
机器学习模型（machine learning model）包括基于已有的数据进行训练，并开发用于预测或分类的数据架构。常见的主要类型有三种：
- 有监督学习（Supervised Learning）：包括分类和回归两种类型。
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分类问题：目标是基于输入数据确定输出数据所属的类别标签。例如包括垃圾邮件自动分类任务、手写数字识别系统以及图像分类模型等。
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回归问题：目标是基于输入数据估计输出数值范围。例如包括住宅价格预测模型以及股票价格走势分析模型等。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：包括聚类、降维、密度估计等类型。
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聚类：将数据集划分为若干类别，在各类别间具有相似特征的基础上进行分类分析。例如K-Means算法常用于此类场景。
-
降维：通过特定技术减少特征维度的同时保留关键信息特性，在数据分析中起到降噪增效的作用。例如主成分分析法（PCA）便是一种经典的降维方法。
- Partially supervised learning (Partially Supervised Learning)：涵盖人工标注（当标注样本不足时）和模糊标注（当标注质量较低时）两种主要类型。
（2）数据集（Dataset）
一般而言，在训练机器学习模型时所使用的数据集合被称为数据集（dataset）。其中一部分是带标签（labeled）的数据，在这种情况下明确标识了输入与输出之间的对应关系；而无标签（unlabeled）的数据则仅包含输入信息。在大多数情况下，默认会将这些数据划分为训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）。
（3）特征（Feature）
在机器学习中，在数据分析过程中
（4）标签（Label）
标识符（label）表示为给定输入数据对应正确的输出结果。该标识符用于评估模型对输入数据预测的效果。
（5）样本（Sample）
Sample data is considered the fundamental unit of data. In machine learning, each record represents a sample, and each field corresponds to a feature attribute.
这些核心术语有助于我们掌握机器学习的基础知识体系。下面我们将介绍分类模型的几个核心内容。
（1）逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归（Logistic Regression）被广泛应用于分类任务中作为一种常用的方法。它被线性回归模型的一种变体所应用，在这种情况下被线性化处理。具体来说：该方法基于输入变量与目标变量之间的S型曲线关系进行建模
z 是输入变量的加权和。
假设我们的输入只有一个特征，即 x_1 ，那么Sigmoid函数的形式就如下所示:
上述公式可以用线性代数的形式表述为:
\hat{y} 可以表示为概率, 而 \sigma(\cdot) 则是 Sigmoid 函数。为了更好地拟合训练数据集, 我们可以系统性地应用梯度下降算法来确定最优参数值 w_0 和 w_1。
（2）K近邻（KNN）
基于距离最近邻居的方法是一种易于实现且效果显著的技术，在非监督学习领域具有重要应用价值。其核心概念在于识别与给定样本最接近的前k个数据点；随后将这k个邻近数据进行分类投票；通过统计得票结果确定该数据所属类别；具体步骤如下：
-
计算距离：对于每个待预测样本，求出与已知样本之间的距离。
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排序：将所有待预测样本按照上一步计算出的距离进行从小到大的排序。
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取K个最近邻：选取与待预测样本距离最小的K个样本作为K近邻样本。
-
投票决定类别：对于K近邻样本，通过投票的方法决定待预测样本的类别。
（3）决策树（Decision Tree）
该学习方法以决策树的形式组织数据结构，并能清晰展示数据分类或预测的过程。通过划分不同特征为子节点的形式，并赋予每个子节点相应的判断标准，在层次递归的方式下构建整个决策树结构。
依据信息增益、信息增益率、基尼指数或其他准则确定最佳划分特征。
-
生成决策树：根据最优划分属性生成相应的子节点。
-
剪枝：如果继续划分下去无法改善模型效果，则停止划分。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
在此处详细阐述该分类模型的基本原理，并探讨如何使用Python来开发一个简单的分类模型以用于患者的病情诊断。接下来我们来探讨病症分类模型的工作流程。
在这个模型中，共有三个输入变量：年龄、体重以及胆固醇三项指标。其中年龄和体重属于连续型变量，而胆固醇则为离散型变量。首先，在数据收集的第一阶段中，我们系统地记录并整理了病患的年龄、体重以及胆固醇水平作为原始数据集的基础信息。随后，在数据建模的第二阶段中，我们采用了逻辑回归或K近邻算法两种不同的机器学习方法来分析这些输入数据，并最终确定了模型的关键参数b_0与b_1的取值范围及意义。最后，在临床应用的关键阶段三中，则通过建立预测模型对新病患的各项特征参数进行详细分析，并基于此得出患者的健康评估结果类别：包括恶性肿瘤、良性肿瘤、对立反应以及无明显异常四种可能性类型
（1）训练数据集
我们基于Diabetes dataset (Pima Indians Diabetes Dataset) 构建了一个机器学习分类模型来分析患者的健康状况与疾病风险关系。该数据集是机器学习领域广为人知的经典监督学习基准数据集之一，在医学数据分析中具有重要地位。该集合共有768例患者的医疗记录案例数据样本信息完整率为100%，每个样本案例均包含8项标准化测量结果作为特征变量用于预测分析。这些特征变量包括年龄（years）、性别（gender）、体重指数（BMI, Body Mass Index）、血液葡萄糖水平（glucose）、血压（mmHg, Millimeters of Mercury）、以及两项血液检查指标分别是肾小球滤过率（mg/dL, Milliunits per Deciliter）与肾小囊肿体积（mm³, Cubic Millimeters）。这些生理指标中前六个参数主要反映个体的身体状况特征值；第七项二分类变量是糖尿病诊断结果标记；最后一项二分类变量则用于评估患者的生存状态与健康风险关联程度
import pandas as pd
from sklearn import linear_model, neighbors, tree
# Load data into dataframe
df = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')
print(df.head())
# Split data into features and labels
X = df[['Age', 'BMI']] # Features
y = df['Class'] # Label
# Define models for classification
logreg = linear_model.LogisticRegression()
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
dtree = tree.DecisionTreeClassifier()
models = [logreg, knn, dtree]
names = ['Logistic Regression', 'KNN', 'Decision Tree']
# Train each model on the training set
for name, model in zip(names, models):
model.fit(X, y)（2）测试数据集
我们需要依赖现有的训练数据来进行预测任务，在现实应用环境中，在实际使用场景中
# Randomly split remaining data into test and train sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
# Evaluate each model on the testing set
accuracy = []
precision = []
recall = []
f1score = []
for name, model in zip(names, models):
accu = round(model.score(X_test, y_test), 4)
prec = precision_score(y_test, model.predict(X_test))
rec = recall_score(y_test, model.predict(X_test))
f1sc = f1_score(y_test, model.predict(X_test))
accuracy.append(accu)
precision.append(prec)
recall.append(rec)
f1score.append(f1sc)
print("Accuracy of %s Model: %.2f%%" %(name, accu))
print("Precision of %s Model: %.2f%%" %(name, prec*100))
print("Recall of %s Model: %.2f%%" %(name, rec*100))
print("F1 Score of %s Model: %.2f%%" %(name, f1sc*100))
print('-'*50+'\n')（3）算法实现细节
具体实现的时候，我只会介绍几个关键步骤，其他细节大家自己去研究吧！
（3.1）计算距离
在数据处理中, 我们将"衡量"替换为"评估", 将"相似性"具体化为"差异程度". 在我们的分类模型中, 可以采用不同的计算方式, 例如欧氏距离具有良好的几何特性, 马氏距离则能够消除量纲的影响, 切比雪夫距离则关注坐标轴上的最大偏差. 例如, 对于连续型变量如年龄与体重, 我们通常选用欧氏距离进行度量; 而对于离散型变量如胆固醇水平这类指标, 则更适合采用余弦相似度作为度量标准.
def distance(point1, point2, distancetype='euclid'):
if distancetype == 'euclid':
return ((point1[0]-point2[0])**2+(point1[1]-point2[1])**2)**0.5
elif distancetype =='manhattan':
return abs(point1[0]-point2[0])+abs(point1[1]-point2[1])
else:
pass（3.2）K近邻算法
基于非监督学习方法的原理, K近邻算法（KNN）旨在通过识别与未知数据最接近的数据点来完成分类或回归的任务. 具体来说, 在应用过程中需要首先计算待分类样本与训练集中的所有样本之间的距离值, 并按照距离从小到大进行排序; 接着选择排序后距离最小的前k个样本; 然后根据这k个样本所对应的类别进行统计和比较; 最后依据统计结果中出现频率最高的类别来确定待分类样本的最终类别.
-
计算距离：对于每个待预测样本，求出与已知样本之间的距离。
-
排序：将所有待预测样本按照上一步计算出的距离进行从小到大的排序。
-
取K个最近邻：选取与待预测样本距离最小的K个样本作为K近邻样本。
-
投票决定类别：对于K近邻样本，通过投票的方法决定待预测样本的类别。
def KNN(trainingData, testData, k=3, distancetype='euclid'):
predictions = []
for i in range(len(testData)):
distances = {}
for j in range(len(trainingData)):
dist = distance(testData[i], trainingData[j], distancetype)
distances[str(trainingData[j])] = dist
sortedDistances = dict(sorted(distances.items(), key=lambda item:item[1]))[:k]
classVotes = {}
for vote in sortedDistances:
voteType = trainingData[[vote]]
if voteType[0][1] in classVotes:
classVotes[voteType[0][1]] += 1
else:
classVotes[voteType[0][1]] = 1
sortedVotes = list(dict(sorted(classVotes.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True)).keys())[0]
predictions.append(sortedVotes)
return predictions（3.3）决策树算法
该算法（Decision Tree）是以树状结构为基础的学习方法，在数据处理中能够直观地展示决策流程。通过树形结构将属性划分为若干子节点，并为每个子节点设定明确的条件标准进行递归构建；具体操作步骤如下：
基于信息增益、信息增益比、基尼指数或其他指标，采用最佳划分特征。
-
生成决策树：根据最优划分属性生成相应的子节点。
-
剪枝：如果继续划分下去无法改善模型效果，则停止划分。
def decisionTree(data, featureNames=[], targetName='', maxDepth=None, minSamplesSplit=2, minSamplesLeaf=1, criterion='gini'):
root = Node(None)
bestGain = 0
bestAttribute = None
if not featureNames:
featureNames = data.columns[:-1].tolist()
if not targetName:
targetName = data.columns[-1]
gain, att = evaluateSplitCriterion(data, featureNames, targetName, criterion)
if gain > bestGain:
bestGain = gain
bestAttribute = att
if bestGain < minImpurityDecrease or len(set(data[targetName])) <= 1:
leafValue, counts = mode(data[targetName])
node = LeafNode(leafValue, counts)
else:
node = Node(bestAttribute)
subsets = generateSubsets(data, featureNames, bestAttribute)
for subset in subsets:
child = decisionTree(subset, copy.deepcopy(featureNames)-set([bestAttribute]), targetName,
maxDepth, minSamplesSplit, minSamplesLeaf, criterion)
node.children.append(child)
if isinstance(node, BranchNode):
p = float(counts)/float(sum(counts))
impurity = calculateImpurity(node.childrenCounts, sum(counts))
delta = gain - bestGain
alpha = math.sqrt((math.log(N)+1)*(-delta)/(N*minSamplesSplit**(2)))
if alpha >= 1:
alpha = 1
if np.random.uniform(0,1)<alpha:
parentVal, parentCount = updateParent(parentVal, parentCount, child.value, child.counts)
return node