基于數(shù)據(jù)挖掘的癌癥診療決策優(yōu)化研究.pdf

1、醫(yī)療水平是提高人民生存質(zhì)量、保證人民健康，提高人均壽命的主要決定性因素。由于全球生態(tài)環(huán)境惡化及診療技術(shù)發(fā)展的相對(duì)滯后，癌癥已經(jīng)成為現(xiàn)代人類的最大殺手之一。醫(yī)學(xué)是大量科學(xué)技術(shù)的成果的應(yīng)用渠道和綜合體現(xiàn)，醫(yī)工(理)結(jié)合診療作為一個(gè)未來的發(fā)展趨勢(shì)也得到了國(guó)內(nèi)外廣泛的關(guān)注，成為研究的熱點(diǎn)。本文擬緊隨醫(yī)工(理)結(jié)合的時(shí)代脈搏，針對(duì)醫(yī)療界乃至全人類的迫切需求，發(fā)掘合作研究的契合點(diǎn)，針對(duì)癌癥診療決策優(yōu)化進(jìn)行研究。
　　 考慮到癌癥問題的復(fù)雜性

2、與廣泛性，本文主要以結(jié)直腸癌為例展開研究，以點(diǎn)帶面地對(duì)癌癥的診斷和治療過程中所面臨的決策關(guān)鍵點(diǎn)以及過程優(yōu)化進(jìn)行了深入探討，通過大量研究實(shí)踐體現(xiàn)醫(yī)工(理)結(jié)合的意義與價(jià)值。本研究通過在醫(yī)院采集的實(shí)際數(shù)據(jù)以及醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源，并且在醫(yī)療知識(shí)方面得到了中、美兩國(guó)醫(yī)學(xué)研究人員和臨床醫(yī)生的大力指導(dǎo)和幫助，以確保本研究的實(shí)際價(jià)值和真實(shí)可信。
　　 任何癌癥的治愈都離不開正確的診斷和對(duì)癥的治療，因此，本研究對(duì)結(jié)直腸癌的診斷過

3、程和治療過程進(jìn)行了全方位的優(yōu)化研究。本文首先研究了結(jié)直腸癌多腫瘤標(biāo)志物的多分割點(diǎn)設(shè)置問題。通過分析現(xiàn)有腫瘤標(biāo)志物的使用狀況和存在的問題，提出了為多個(gè)腫瘤標(biāo)志物設(shè)置多個(gè)分割點(diǎn)的設(shè)想，以通過減少信息損失達(dá)到提高診斷正確率的效果。本文定制了基于遺傳算法和粗糙集的多分割點(diǎn)設(shè)置算法，并應(yīng)用于上海某三甲醫(yī)院數(shù)據(jù)庫(kù)中的腫瘤標(biāo)志物檢測(cè)。與醫(yī)學(xué)診斷結(jié)果進(jìn)行比較(串聯(lián)法和并聯(lián)法)后的結(jié)果顯示，本研究提出的算法能夠有效地將三個(gè)腫瘤標(biāo)志物(CEA，CA199，

4、CA50)的正常人--癌癥病人的聯(lián)合診斷正確率從78％提高至87％。通過與支持向量機(jī)、反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近鄰法和決策樹算法等現(xiàn)有算法相比較，表明本算法顯著優(yōu)于這些人工智能算法。
　　 其次，本文研究了結(jié)直腸癌腫瘤標(biāo)志物組合優(yōu)選問題。目前，醫(yī)學(xué)界雖已普遍認(rèn)同聯(lián)合使用多腫瘤標(biāo)志物具有提高診斷正確率的效果，但對(duì)于究竟采用哪幾種腫瘤標(biāo)志物的組合能達(dá)到最好的效果仍分歧較大。這種不確定度導(dǎo)致了選用組合時(shí)的主觀性，使在數(shù)量以及腫瘤的選擇上存在

5、很大的差異，導(dǎo)致病人極有可能接受了多余或遺漏了必要的腫瘤標(biāo)志物檢測(cè)，因此必須加強(qiáng)腫瘤標(biāo)志物的組合優(yōu)化研究。本研究關(guān)注同步完成分割點(diǎn)設(shè)置與腫瘤標(biāo)志物組合優(yōu)選兩種功能，致力于以最少的腫瘤標(biāo)志物數(shù)目獲得最高的診斷正確率。研究結(jié)果表明，在AFP，CEA，CA199，CA50和CA125五種腫瘤標(biāo)志物中，最佳的腫瘤標(biāo)志物組合是CEA和CA50，此舉可將腫瘤標(biāo)志物的診斷總成本下降56％；相比于醫(yī)學(xué)串聯(lián)法，本算法可成功地將良性--惡性病人的診斷正確率

6、從67％提高至74％。
　　 再者，本文對(duì)癌癥化療計(jì)劃進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。由于化療藥物在殺死癌細(xì)胞的同時(shí)也會(huì)損害正常細(xì)胞，且其效果還受到人體抗藥性的影響，這三個(gè)因素間所存在的平衡關(guān)系推動(dòng)了化療問題的優(yōu)化研究。本研究根據(jù)最常用的最優(yōu)控制模型的目標(biāo)函數(shù)與限制條件，分析了既有研究的利弊，歸納總結(jié)出四個(gè)關(guān)鍵問題點(diǎn)。本研究發(fā)現(xiàn)馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process，MDP)模型可以解決或有效緩解這四個(gè)關(guān)鍵問題，在國(guó)內(nèi)

7、外首次提出了化療計(jì)劃優(yōu)化的MDP模型。該模型通過在原有最優(yōu)控制模型的基礎(chǔ)上引入抗藥性參數(shù)，并且賦予抗藥性概率轉(zhuǎn)移矩陣，用于對(duì)應(yīng)MDP模型中5大元素之一的概率參數(shù)Pt(·｜s，a)。最終以研究案例的形式進(jìn)行了相關(guān)計(jì)算，獲得了一些富有啟發(fā)意義的化療意見和建議。
　　 最后，本文還進(jìn)行了Ⅱ期結(jié)腸癌病人的術(shù)后輔助化療的成本效益分析。醫(yī)學(xué)界目前公認(rèn)Ⅲ期結(jié)腸癌病人需接受術(shù)后輔助化療，但對(duì)于Ⅱ期病人是否應(yīng)該接受該治療仍有較大爭(zhēng)議。本研究首次采

8、用了基于馬爾可夫過程模型的成本效益分析法(cost-effectivenessanalysis)研究了術(shù)后輔助化療對(duì)于Ⅱ期結(jié)腸癌病人的使用前景。借用工程學(xué)科注重嚴(yán)謹(jǐn)性和精確性的研究方法，為術(shù)后輔助化療首次建立了治療期和隨訪期兩個(gè)模型，并且在對(duì)現(xiàn)有醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行了大范圍篩選的基礎(chǔ)上，從中挖掘出適用的數(shù)據(jù)，對(duì)于少部分無法獲得的數(shù)據(jù)，本研究通過使用數(shù)據(jù)矯準(zhǔn)(Calibration)算法予以獲得，從而保證了研究結(jié)果的可行性和有效性。研究結(jié)果表明，