本文內(nèi)容整理自醫(yī)咖會(huì)《機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用案例實(shí)戰(zhàn)教學(xué)》專欄，小咖針對其中的機(jī)器學(xué)習(xí)建模流程相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了整理，可點(diǎn)擊左下角“閱讀原文”查看完整視頻。

選題和研究思路的確定

推薦以下五個(gè)維度來獲取選題靈感：臨床實(shí)踐、同行交流、文獻(xiàn)閱讀、理論支撐、基金指南（政策導(dǎo)向），也可以從研究設(shè)計(jì)，也就是PI(E)COS的五個(gè)角度幫助尋找創(chuàng)新性的選題。

圖. PI(E)COS

研究設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集

當(dāng)前臨床預(yù)測模型的建模分為兩大類：

診斷模型：預(yù)測當(dāng)前患某病的風(fēng)險(xiǎn)，往往用橫斷面研究和病例對照研究；

預(yù)后模型：預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生特定預(yù)后事件的風(fēng)險(xiǎn)，往往用隊(duì)列研究和回顧性、前瞻性研究。

數(shù)據(jù)采集有五種方法：

A.自行設(shè)計(jì)問卷，開展調(diào)查，收集數(shù)據(jù)；

B.查閱病案，批量查找和導(dǎo)出數(shù)據(jù)；

C. 其他信息系統(tǒng)測量的數(shù)據(jù)，如ICU監(jiān)護(hù)儀，可穿戴設(shè)備等

D. 申請臨床公開數(shù)據(jù)庫、大型專病隊(duì)列，數(shù)據(jù)競賽網(wǎng)站公開數(shù)據(jù)集。

圖.各領(lǐng)域的國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)預(yù)處理

拿到數(shù)據(jù)后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，一般需要進(jìn)行變量轉(zhuǎn)換、缺失值處理和異常值檢測。推薦大家收集原始數(shù)據(jù)時(shí)盡量收集連續(xù)型數(shù)據(jù)，可以靈活轉(zhuǎn)化為多分類和二分類變量。

模型訓(xùn)練和變量選擇

預(yù)處理之后，需要進(jìn)行變量篩選，比較常規(guī)的篩選方法有：單因素篩選、多因素逐步回歸、LASSO回歸、其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林的變量重要性排序）。

機(jī)器學(xué)習(xí)較傳統(tǒng)回歸的一個(gè)不同之處是需要做超參數(shù)的調(diào)優(yōu)，如隨機(jī)森林有兩個(gè)超參數(shù)， ntree（要建立多少樹模型進(jìn)行預(yù)測）和mtry（一個(gè)樹模型從變量值中隨機(jī)抽取幾個(gè)變量來建立決策樹），而調(diào)優(yōu)后需要使用調(diào)優(yōu)指標(biāo)評估，選取最優(yōu)的超參數(shù)，比如分類模型可以使用AUC和分類準(zhǔn)確率。

圖.超參數(shù)的調(diào)優(yōu)

模型評價(jià)、驗(yàn)證和比較

模型評價(jià)、驗(yàn)證和比較指標(biāo)包括：

區(qū)分度：AUC和ROC曲線，也可以包括靈敏度、特異度、分類正確率等指標(biāo)；

校準(zhǔn)度：Brier評分和校準(zhǔn)曲線；

臨床實(shí)用性：DCA曲線。

圖例.模型評價(jià)、驗(yàn)證和比較指標(biāo)

模型可視化報(bào)告

可以考慮多種方式進(jìn)行模型的呈現(xiàn)：

A.OR/HR/B或森林圖

圖例.Logistic回歸模型的森林圖

B.評分表(根據(jù)OR/HR/β進(jìn)行打分，四舍五入取整數(shù)，或者X5\X10翻倍)

C.列線圖(也是一種更直觀的評分表)

圖例.列線圖

D.網(wǎng)頁計(jì)算器(便于在線應(yīng)用)

圖例. 網(wǎng)頁計(jì)算器

E.決策樹等(也非常直觀)

圖例.決策樹

還有一些集成模型，比如隨機(jī)森林不可能將每一棵樹的決策過程都呈現(xiàn)出來，一般會(huì)對樹的結(jié)果進(jìn)行整合，根據(jù)變量重要性進(jìn)行排序（左圖）。對于黑箱模型這類無法解釋的模型，支持向量機(jī)比較抽象，可以采取一些新的可解釋的技術(shù)，如SHAP、LIME等，右圖利用LIME進(jìn)行解釋，第一行為平均風(fēng)險(xiǎn)，下面為變量特異性取值時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)。

圖.隨機(jī)森林變量重要性排序（左）和LIME解釋黑箱模型（右）