【摘 要】
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近年来,随着人工智能的兴起,基于机器学习的临床决策支持系统得到了越来越广泛的应用.本文主要讨论了面向临床决策的半监督模糊聚类算法.针对医疗数据同时包含数值型和类别型数据的特点,本文提出了一种基于信息熵的新型距离度量和一种适用于混合型数据聚类的FCMd算法框架.基于不同的距离函数和簇中心更新方式,FCMd算法的效用可能不同.为此,本文选择包含新型距离度量在内的三种不同的距离函数,以及两种不同的簇中心
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近年来,随着人工智能的兴起,基于机器学习的临床决策支持系统得到了越来越广泛的应用.本文主要讨论了面向临床决策的半监督模糊聚类算法.针对医疗数据同时包含数值型和类别型数据的特点,本文提出了一种基于信息熵的新型距离度量和一种适用于混合型数据聚类的FCMd算法框架.基于不同的距离函数和簇中心更新方式,FCMd算法的效用可能不同.为此,本文选择包含新型距离度量在内的三种不同的距离函数,以及两种不同的簇中心更新方式,共组合成六种不同的FCMd算法进行了数值实验.在五个UCI数据集上进行的数值实验表明了本文提出的距离度量的优越性.此外,本文还比较了两种不同簇中心更新方式对FCMd算法时间复杂度的影响,数值实验表明,基于构造样本点的簇中心更新方法将更适合大规模数据的聚类任务.实际中,获取部分具有可信标签的样本是可能的,因此,本文基于新型距离度量和构造样本点的簇中心更新方式,提出了一种基于半监督标签约束的SFCMd算法.基于五个UCI数据集的数值试验表明,随着半监督标签约束占比的提升,S-FCMd算法的准确性将逐渐提升,同时算法的迭代次数不断减少.这表明半监督标签约束在能够提升FCMd算法的聚类精度的同时,还能够加快FCMd算法的收敛速度.本文将S-FCMd算法应用到产妇分娩方式诊断这一临床决策支持场景,利用2013–2018年美国疾病预防控制中心发布的出生数据作为实验数据,通过先验的专家知识构造半监督标签约束,基于产前指标进行聚类,并结合两种不同的产后指标进行聚类结果的评价.数值实验表明了S-FCMd算法对离线的大规模数据聚类的适用性.本文最后通过S-FCMd算法得到的聚类结果定义了产妇术前风险指标,比较了不同风险下两种分娩方式的术后异常情况,并由此提出了一种实时临床决策支持方案.
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