CN109805898A - 基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，属于人工智能与医疗应用领域。该方法包括步骤1.重症和手术多源监护数据的采集与分析；2.将数据输入到时序卷积网络(TCN)中抽取特征；3.将时序卷积网络中抽取的特征通过注意力机制计算每个特征的注意力权重；4.通过线性层计算死亡风险系数来预测危重症死亡风险。本发明作为一种危重症死亡预测工具，是对危重症患者进行死亡预测从而提高危重病人生存几率以及客观制定医疗护理计划的一种有效方法。
Description
技术领域
本发明属于人工智能和医疗应用领域涉及一种基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法。
背景技术
在全球范围内，围术期危重不良事件每年导致数百万人死亡。因此对危重症患者的生死预测研究具有十分重要的意义。首先，准确地对危重症患者进行生死预测能够提高危重病人的生存几率；其次，危重症患者的早期生死预测作为衡量医疗水平的有用指标，能够帮助医生评估患者的病情，客观的制定和修正医疗护理计划，确定最佳的出院时间，减少对患者的过度治疗，从而降低患者的救治费用；再次，准确预测危重症患者的生死有利于评价医治措施和医生工作的效果，提高医疗质量；最后还对合理配置医疗资源，营造良好的医患关系发挥着重要作用。目前临床上已经有很多评分系统用于患者病情评估和生死预测。由于危重症患者生理数据具有高维型与复杂性，采用传统的评分系统处理生死预测问题无法有效处理，对不同疾病的预测效果也不稳定，不能满足的临床要求。如何对病人的海量生理数据进行分析，并从中提取隐含的有价值的、有意义的信息，同时降低预测成本，成为目前医学领域和数据挖掘领域的热点和难点。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，该方法包括以下步骤：
S1：重症和手术多源监护数据的采集与分析；
S2：将数据输入到时序卷积网络TCN中抽取特征；
S3：将时序卷积网络中抽取的特征通过注意力机制计算每个特征的注意力权重；
S4：通过线性层计算死亡风险系数来预测危重症死亡风险。
进一步，在所述步骤S1中，对临床监护数据进行采集，分析与危重症事件相关的异常监护数据，并融合HIS、PACS、EMR临床数据，形成大数据集。
进一步，在所述步骤S2中，时序卷积网络TCN架构中的卷积存在因果关系，意味前面时间步的预测不会使用未来的信息,因为时间步t的输出只会根据t-1及之前时间步上的卷积运算得出。
进一步，在所述步骤S2中通过使用一维全卷积网络，TCN产生和输入序列等长的输出序列，且每一个隐藏层通过使用Padding保持和输出层等长。
进一步，在所述步骤S2中，卷积架构将任意长度的序列映射到固定长度的序列。
进一步，在所述步骤S2中，TCN还强调利用残差模块和空洞卷积来构建长期依赖关系；
所述空洞卷积运算定义如下：
其中，d为膨胀系数，k为卷积核的大小，s-d*i使用的是上层的元素；膨胀系数控制每两个卷积核之间插入多少个零；当d＝1时，空卷积变为一般卷积运算。
进一步，在所述步骤S3中，将attention层接入时序卷积的最后层，Attention模型模拟的是人脑的注意力机制，医生对患者的整体数据的关注不是均衡的，是有一定的权重区分的。
进一步，在所述步骤S3中，通过注意力机制将特定的神经网络的预测与输入特征联系起来，通过模型的注意力权重，分析模型识别出死亡的关注点在那些特征上，便于医生对模型进行理解。
所述注意力机制定义如下：
其中，Z是归一化因子，q、K和V分别是query，key，value的简写；K,V是一一对应的，它们类似于key-value的关系，上式的意思是通过计算qt与各个vs的相似度，然后加权求和，得到一个dv维的向量。其中，dk起调节作用，使内积不至于太大。
进一步，在所述步骤S4中，根据模型识别出的死亡关注特征来计算死亡风险系数，并以此预测病人死亡风险。
本发明的有益效果在于：通过本发明的危重症死亡预测方法，可以准确地对危重症患者进行生死预测能够提高危重病人的生存几率；其次，危重症患者的早期生死预测作为衡量医疗水平的有用指标，能够帮助医生评估患者的病情，客观的制定和修正医疗护理计划，确定最佳的出院时间，减少对患者的过度治疗，从而降低患者的救治费用，合理配置医疗资源；再次，准确预测危重症患者的生死有利于评价医治措施和医生工作的效果，可以提高医疗质量，营造良好的医患关系。因此,有效的危重症死亡预测对现代化医疗有着极其重要的作用。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明实施例所述基于注意力机制时序卷积网络模型的结构图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示，一种基于注意力机制时序卷积网络算法的围术期危重不良事件预测方法，包括以下步骤：
100：重症和手术多源监护数据的采集与分析；
200：将数据输入到时序卷积网络模型中抽取特征；
300：将时序卷积网络中抽取的特征通过注意力机制计算每个特征的注意力权重；
400：通过线性层计算死亡风险系数来预测危重症死亡风险。
步骤100中，对临床监护数据进行采集，分析与危重症事件相关的异常监护数据，并融合HIS、PACS、EMR临床数据，形成大数据集。
步骤200中，时序卷积网络(TCN)架构中的卷积存在因果关系，这意味着前面时间步的预测不会使用未来的信息,因为时间步t的输出只会根据t-1及之前时间步上的卷积运算得出。
步骤200中，通过使用一维全卷积网络，TCN可以产生和输入序列等长的输出序列，且每一个隐藏层通过使用Padding可以保持和输出层等长。
步骤200中，卷积架构可以将任意长度的序列映射到固定长度的序列。
步骤200中，TCN还强调利用残差模块和空洞卷积来构建长期依赖关系。
步骤200中，空洞卷积运算定义如下：
其中，d为膨胀系数，k为卷积核的大小，s-d*i使用的是上层的元素。膨胀系数控制着每两个卷积核之间插入多少个零。当d＝1时，空卷积变为一般卷积运算。
步骤300中，将attention层接入时序卷积的最后层，Attention模型模拟的是人脑的注意力机制，医生对患者的整体数据的关注不是均衡的，是有一定的权重区分的。
步骤300中，通过注意力机制将特定的神经网络的预测与输入特征联系起来，通过模型的注意力权重，可以分析模型识别出死亡的关注点在那些特征上。便于医生对模型进行理解。
步骤300中，注意力机制定义如下：
其中，Z是归一化因子，q、K和V分别是query，key，value的简写；K,V是一一对应的，它们类似于key-value的关系，上式的意思是通过计算qt与各个vs的相似度，然后加权求和，得到一个dv维的向量。其中，dk起调节作用，使内积不至于太大。
可选地，在步骤100中：重症和手术多源监护数据可来源于多种医疗设备。例如：面向呼吸机、血压监测仪、血氧监测仪、脑电图仪、心电图仪、麻醉机、麻醉深度检测仪等。
可选地，在步骤200中，由于TCN的接受域依赖于网络n的深度、卷积核K的大小以及空卷积中的膨胀系数D，所以较深的TCN对稳定性有较强的要求。例如，当预测依赖于2^12的历史时间步长和高维输入空间时，网络需要达到12个层次。
可选地，在步骤200中，在TCN模型中，利用残差模块对卷积网络进行深化。在TCN残差模块中，有两层空卷积和ReLU非线性函数，并且通过权重将卷积核的权值归一化。此外，TCN在残差模块的每个孔上都增加了dropout来达到正则化的目的。
可选地，在步骤400中：可进行多种危重症死亡风险预测。例如：窒息、昏厥、呼衰、心衰、肾衰、脓毒血症、肝衰、死亡等。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (9)
1.基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：重症和手术多源监护数据的采集与分析；
S2：将数据输入到时序卷积网络TCN中抽取特征；
S3：将时序卷积网络中抽取的特征通过注意力机制计算每个特征的注意力权重；
S4：通过线性层计算死亡风险系数来预测危重症死亡风险。
2.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S1中，对临床监护数据进行采集，分析与危重症事件相关的异常监护数据，并融合HIS、PACS、EMR临床数据，形成大数据集。
3.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S2中，时序卷积网络TCN架构中的卷积存在因果关系，意味前面时间步的预测不会使用未来的信息,因为时间步t的输出只会根据t-1及之前时间步上的卷积运算得出。
4.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S2中通过使用一维全卷积网络，TCN产生和输入序列等长的输出序列，且每一个隐藏层通过使用Padding保持和输出层等长。
5.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S2中，卷积架构将任意长度的序列映射到固定长度的序列。
6.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S2中，TCN还强调利用残差模块和空洞卷积来构建长期依赖关系；
所述空洞卷积运算定义如下：
其中，d为膨胀系数，k为卷积核的大小，s-d*i使用的是上层的元素；膨胀系数控制每两个卷积核之间插入多少个零；当d＝1时，空卷积变为一般卷积运算。
7.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S3中，将attention层接入时序卷积的最后层，Attention模型模拟的是人脑的注意力机制，医生对患者的整体数据的关注不是均衡的，是有一定的权重区分的。
8.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S3中，通过注意力机制将特定的神经网络的预测与输入特征联系起来，通过模型的注意力权重，分析模型识别出死亡的关注点在那些特征上，便于医生对模型进行理解；
所述注意力机制定义如下：
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9.根据权利要求1所述的基于注意力机制时序卷积网络算法的危重症死亡预测方法，其特征在于：在所述步骤S4中，根据模型识别出的死亡关注特征来计算死亡风险系数，并以此预测病人死亡风险。
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