CN111508598B - 一种呼吸系统疾病门诊量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种呼吸系统疾病门诊量预测方法，以门诊量数据、空气质量信息以及天气信息为基础，构建时间序列混合预测模型，实现对呼吸系统疾病门诊量的自动化准确预测。该方法既能够刻画门诊量指标的趋势规律，还能够纳入包括空气质量、天气信息在内的多个相关因素对波动规律进行细节刻画。因此，基于该方法能够为医院管理人员提供重要参考，从而帮助管理者判断呼吸系统疾病的发病规律和趋势，辅助管理者进行资源分配、任务规划等决策，为合理分配医疗资源提供量化依据。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于HoltWinters-XGBoost的呼吸系统疾病门诊量预测方法，属于时间序列预测领域。
背景技术
呼吸系统疾病是我国最为常见的多发疾病，常年居我国总人口死亡病因首位。呼吸系统疾病种类多，病因复杂，通常受到大气污染、吸烟、工业粒化因子、生物因子吸入和感染以及年龄、个人体质等因素影响。常见的呼吸系统疾病如急性上呼吸道感染、流行性感冒和肺炎、慢性下呼吸道疾病，在人群中发病量大，且呈现出明显的季节周期性和时间趋势性。20世纪90年代以来，时间序列分析已经被广泛应用于呼吸系统疾病的短期发病规律研究。
针对呼吸系统疾病门诊量进行智能预测，不仅能够辅助医院管理者及时、准确的了解医院的综合运营趋势，从而有的放矢的优化医务人员结构，分配医疗资源，实现医院精细化管理。当前，针对呼吸系统疾病的预测方法多集中于单模型预测，包括传统的时间序列模型(如ARIMA、SARIMA、HoltWinters等)，机器学习模型(如决策树、GBDT、随机森林等)，以及深度学习模型(如BP神经网络、深层信念网络、LSTM等)。然而，两者都有其各自的局限性，传统的时间序列模型通常以单指标形式建模，包含信息有限，无法刻画带漂移的节假日因素(如春节等)，同时也无法加入天气和大气污染对就诊人数的影响；机器学习模型能够进行多指标建模，充分纳入一切可搜集的因素进行建模，然而当时间序列有单调趋势规律(不平稳)时，模型预测值范围只能局限在历史信息范围内，所以通常会出现预测值总是偏小或偏大的情况；深度学习模型不仅需要大量的调参实验，而且在样本量较小的情况下，很容易过拟合，因此很难实现自动化建模预测。
发明内容
本发明的目的是：实现对呼吸系统疾病门诊量的自动化准确预测。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种呼吸系统疾病门诊量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、进行数据信息采集，所采集到的数据至少包括门诊量数据；
步骤2、对步骤1采集得到的数据进行数据预处理；
步骤3、采用数据填补方法进行数据填补；
步骤4、数据规律检验，包括以下内容：
(1)白噪声检验：对门诊量数据进行Ljung-Box检验，得到检验p值，若检验p值小于预先设定的值，则通过检验，否则终止方法，返回数据为白噪声，无法建模；
(2)周期性检验：设定周期参数k的取值区间，分别以不同取值下的k作为时间序列周期，对历史的门诊量数据进行标记周期次序；以周期次序数据作为分组因素，对门诊量数据进行单因素方差分析，计算显著性差异的检验指标，得到不同取值k下的检验指标pk，取检验指标最小时的作为最终的周期参数；
步骤5、自变量筛选：将经过步骤3处理的门诊量数据、空气质量数据和天气数据包含的多个指标数据以时间进行关联，得到m个自变量指标数据。针对m个自变量指标，以1为步长分别构造t个滞后指标，分别计算门诊量数据指标与m×t个指标数据计算皮尔逊相关系数γi，i＝1，2,…,m×t，设定相关系数阈值αγ，若皮尔逊相关系数γi<αγ，则剔除该指标；反之，则保留该指标作为建模自变量；
步骤6、模型建立和预测：建立HoltWinters-Xgboost混合预测模型，HoltWinters-Xgboost混合预测模型包含HoltWinters模块、Xgboost模块和混合预测模块，其中：
HoltWinters模块：构建HoltWinters加法预测模型，设定模型季节周期长度s＝k0，HoltWinters加法预测模型输入数据为历史门诊量数据，即数据结构为q×1的矩阵，q为门诊量数据的样本量，通过模型学习，计算得到q个门诊量数据的拟合残差ei，i＝1,2,3,…,q，以及未来p步预测值j＝1,…,p；
Xgboost模块：构建XGBoost预测模型，为防止过拟合采取L2正则化，L2表示二范数，采取均方根误差作为损失函数，以步骤5保留的建模自变量作为模型自变量，以HoltWinters加法预测模型残差ei作为模型因变量，进行模型训练，计算得到未来p步的残差预测值j＝1,…,p；
混合预测模块：将未来p步的预测值和未来p步的残差预测值/>相加，得到未来p步的混合模型预测值/>j＝1,…,p。
优选地，步骤3中，进行数据填补时，针对4种缺失类型的缺失值分别采用不同的数据填补方法进行数据填补，包括以下内容：
(1)农历节日的法定假期的数据使用上一年的当日数据进行填补；
(2)对于一天假期的数据采取三次样条插值进行填补；
(3)对于1天以上的长假期的数据采取线性插值的方式进行填补；
(4)非假期的随机缺失数据采用k近邻均值进行填补。
优选地，步骤6中，HoltWinters加法预测模型表示为：
y′t+k＝at+btk+ct+k
其中，y′t+k表示从当前时间t算起未来k个平滑期数的时间的预测值，k为向后平滑期数，大于0；at表示当前时间t的截距；bt表示当前时间t的趋势，t＝1,2,…,T，T表示历史数据的样本个数；ct+k为从当前时间t算起未来k个平滑期数的时间的HoltWinters加法预测模型的季节因子；
at、bt、ct的计算公式如下：
at＝α(yt-ct-s)+(1-α)(at-1+bt-1)
bt＝β(at-at-1)+(1-β)bt-1
ct＝γ(yt-at)+(1-γ)ct-s
其中，α、β、γ为阻尼因子，在0-1之间；
HoltWinters加法预测模型的预测值由下式计算：y′T+k＝aT+bTk+cT+k-s。
本发明提出了一种基于HoltWinters-XGBoost的呼吸系统疾病门诊量预测方法，以门诊量数据、空气质量信息以及天气信息为基础，构建时间序列混合预测模型，实现对呼吸系统疾病门诊量的自动化准确预测。该方法既能够刻画门诊量指标的趋势规律，还能够纳入包括空气质量、天气信息在内的多个相关因素对波动规律进行细节刻画。因此，基于该方法能够为医院管理人员提供重要的量化依据，从而帮助管理者判断呼吸系统疾病的发病规律和趋势，辅助管理者进行资源分配、任务规划等决策，为合理分配医疗资源提供量化依据。
本发明的优点在于：首先，该方法能够自动识别时间序列的周期性，并以此为依据进行后续建模；然后，基于统计学和机器学习的混合模型，能够抽取数据的趋势信息以及相关影响因素，克服了传统时间序列模型的单指标输入缺点，以及机器学习模型无法准确刻画未来上升的趋势信息的劣势；最后，该方法以HIS数据信息和网络公开数据为基础，便于在不同地区推广使用。
附图说明
图1为本发明提供的一种呼吸系统疾病门诊量预测方法的流程图；
图2为Ljung-Box检验结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
如图1所示，本发明提供的一种呼吸系统疾病门诊量预测方法包括以下步骤：
步骤1、数据信息采集，包括：
(1)医院内部数据采集：从医院信息系统抽取呼吸系统疾病的门诊就诊信息，按天对门诊人次进行统计，得到门诊量数据。
(2)医院外部空气质量信息采集：从空气质量公开网站以天为维度自动爬取医院所在城市的日期、AQI、空气质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3等空气污染物指标数据，得到空气质量数据。
(3)医院外部天气信息采集：从天气公开网站以天为维度自动爬取医院所在城市的日期、最高气温、最低气温、天气、风力信息数据，得到天气数据。
步骤2、数据预处理，包括以下步骤：
步骤201、数据转换：对空气质量数据和天气数据的多个指标进行数据转换。其中，针对天气进行数值编码，转换规则为：小雨(1)、中雨(2)、阵雨(3)、大雨(4)、暴雨(5)；其他字符串类型通过正则表达式抽取出数值信息并转换为整型或浮点型数据。
步骤202、建模样本量核查：对所有建模指标的样本量进行统计，计算指标样本数N，若N小于730，则终止方法，返回建模样本数过少，无法建模。
步骤203、指标完整度核查：对所有指标进行缺失率统计，若缺失率大于阈值30％，则删除指标。若提示门诊量数据被删除，则终止方法，返回数据完整度低，无法建模。
步骤3、缺失值填补：针对4种缺失类型的缺失值分别采用不同的数据填补方法进行数据填补，包括以下内容：
(1)农历节日(包括端午节、清明节、端午节)的法定假期使用上一年的当日数据进行填补。
(2)对于一天假期(包括元旦、劳动节)采取三次样条插值进行填补。
(3)对于1天以上的长假期(包括国庆节)采取线性插值的方式进行填补。
(4)非假期的随机缺失数据采用k近邻均值进行填补。
步骤4、数据规律检验，包括以下内容：
(1)白噪声检验：对门诊量数据进行Ljung-Box检验，得到检验p值，若检验p值小于0.05，则通过检验，否则终止方法，返回数据为白噪声，无法建模。
(2)周期性检验：设定周期参数k的取值区间为2-100的整数，分别以不同取值下的k作为时间序列周期，对历史的门诊量数据进行标记周期次序。以周期次序数据作为分组因素，对门诊量数据进行单因素方差分析，计算显著性差异的检验指标，得到不同取值k下的检验指标pk，k＝2,3,…,100。取检验指标最小时的作为最终的周期参数。
步骤5、自变量筛选：将经过步骤3处理的门诊量数据、空气质量数据和天气数据包含的多个指标数据以时间进行关联，得到m个自变量指标数据。针对m个自变量指标，以1为步长分别构造t个滞后指标，分别计算门诊量数据指标与m×t个指标数据计算皮尔逊相关系数γi，i＝1,2,…,m×t，设定相关系数阈值αγ。若皮尔逊相关系数γi<αγ，则剔除该指，标；反之，则保留该指标作为建模自变量。
步骤6、模型建立和预测：建立HoltWinters-Xgboost混合预测模型，HoltWinters-Xgboost混合预测模型包含三个计算模块，分别为：HoltWinters模块、Xgboost模块和混合预测模块。
(1)HoltWinters模块：构建HoltWinters加法预测模型，设定模型季节周期长度s＝k0。HoltWinters加法预测模型输入数据为历史门诊量数据，即数据结构为q×1的矩阵，q为门诊量数据的样本量。通过模型学习，计算得到q个门诊量数据的拟合残差ei，i＝1,2,3,…,q，以及未来p步预测值j＝1,…,p。
其中，HoltWinters加法预测模型表示为：
y′t+k＝at+btk+ct+k
其中，y′t+k表示从当前时间t算起未来k个平滑期数的时间的预测值，k为向后平滑期数，大于0；at表示当前时间t的截距；bt表示当前时间t的趋势，t＝1，2,…,T，T表示历史数据的样本个数；ct+k为从当前时间t算起未来k个平滑期数的时间的HoltWinters加法预测模型的季节因子。at、bt、ct的计算公式如下：
at＝α(yt-ct-s)+(1-α)(at-1+bt-1)
bt＝β(at-at-1)+(1-β)bt-1
ct＝γ(yt-at)+(1-γ)ct-s
其中，α、β、γ为阻尼因子，在0-1之间。HoltWinters加法预测模型的预测值由下式计算：
y′T+k＝aT+bTk+cT+k-s
(2)Xgboost模块：构建XGBoost预测模型，为防止过拟合采取L2正则化，L2表示二范数，采取均方根误差作为损失函数。以步骤5保留的特征数据作为模型自变量，以HoltWinters加法预测模型残差ei作为模型因变量，进行模型训练，计算得到未来p步的残差预测值j＝1，…，p。
(3)混合预测模块：将未来p步的预测值和未来p步的残差预测值/>相加，得到未来p步的混合模型预测值/>j＝1，…，p。
以某医院为例，采用该医院的HIS系统作为原始数据源，实施呼吸系统疾病门诊量预测方法，具体实施步骤为：
步骤1、数据信息采集，包括：
(1)医院内部数据采集：根据ICD10编码，从医院信息系统抽取呼吸系统疾病的门诊就诊历史信息，按天对门诊人次进行统计，得到门诊量数据。
(2)医院外部空气质量信息采集：从空气质量公开网站以天为维度自动爬取医院所在城市的日期、AQI、空气质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3等空气污染物指标数据，得到空气质量数据。
(3)医院外部天气信息采集：从天气公开网站以天为维度自动爬取医院所在城市的日期、最高气温、最低气温、天气、风力信息数据，得到天气数据。
步骤2、数据预处理，包括以下步骤：
步骤201、数据转换：对空气质量数据和天气数据的多个指标进行数据转换。其中，针对天气进行数值编码，转换规则为：小雨(1)、中雨(2)、阵雨(3)、大雨(4)、暴雨(5)；其他字符串类型通过正则表达式抽取出数值信息并转换为整型或浮点型数据。
步骤202、建模样本量核查：对所有建模指标的样本量进行统计，可供建模数据共1095条数据，超过指标样本数阈值730，可进行下一步建模。
步骤203、指标完整度核查：对所有指标进行缺失率统计，统计后得出缺失率为0.196％，低于缺失率阈值30％，可进行下一步建模。
步骤4、缺失值填补：针对4种缺失类型的缺失值分别采用不同的数据填补方法进行数据填补，包括以下内容：
(1)农历节日(包括端午节、清明节、端午节)的法定假期使用上一年的当日数据进行填补。
(2)对于一天假期(包括元旦、劳动节)采取三次样条插值进行填补。
(3)对于1天以上的长假期(包括国庆节)采取线性插值的方式进行填补。
(4)非假期的随机缺失数据采用k近邻均值进行填补。
步骤5、数据规律检验，包括以下内容：
(1)白噪声检验：对门诊量序列数据，进行Ljung-Box检验，得到检验p值如图2所示。
在延迟超过5时，p值均小于0.05，可以认为出现显著的自回归关系，且序列并非白噪声可以建模。
(2)周期性检验：设定周期参数k的取值区间为2-100的整数，分别以不同取值下的k作为时间序列周期，对门诊量历史数据进行标记周期次序。以周期次序数据作为分组因素，对门诊量进行单因素方差分析，计算显著性差异的检验指标，得到不同取值k下的检验指标pk，k＝2，3，…，100。得到k＝7时检验指标最小，于是取7为周期参数。
步骤6、自变量筛选：将经过步骤3处理的门诊量数据、空气质量数据和天气数据包含的多个指标数据以时间进行关联，得到m个自变量指标数据。m个自变量指标，以1为步长分别构造t个滞后指标，分别计算门诊量数据指标与m×t个指标数据计算皮尔逊相关系数γi，i＝1，2，…，m×t，设定相关系数阈值αγ。若皮尔逊相关系数γi<αγ，则剔除该指标；反之，则保留该指标作为建模因变量。该步骤中，设定t为30，相关系数阈值为0.2，最终筛选得到65个指标作为模型因变量。
步骤7、模型建立和预测：建立HoltWinters-XGBoost混合预测模型，其中包含三个计算模块：HoltWinters模块、XGBoost模块和混合预测模块。
(1)HoltWinters模块：构建HoltWinters加法预测模型，设定模型季节周期长度s＝k0。模型输入数据为门诊量历史数据，尺寸大小为1095×1。通过模型学习，计算得到1095个门诊数据的拟合残差，以及未来7步的预测值。
(2)Xgboost模块：构建XGBoost预测模型，为防止过拟合采取L2正则化，采取均方根误差作为损失函数。以步骤6保留的65个特征数据作为模型自变量，以HoltWinters加法模型残差e作为模型因变量，进行模型训练，计算得到未来7步的残差预测值。Xgboost模块的参数设置如下表1所示：
表1 Xgboost模块的参数
| 参数 | 数值 |
| learning_rate | 0.15 |
| n_estimators | 1000 |
| max_depth | 5 |
| min_child_weight | 3 |
| seed | 0 |
| subsample | 0.4 |
| colsample_bytree | 0.8 |
| gamma | 0.3 |
| reg_alpha | 0 |
| reg_lambda | 1 |
(3)混合预测模块：将HoltWinters模块的7步预测值和Xgboost模块的7步预测值，得到最终的预测值和真实值对比结果如下表2所示。
表2混合模块7步预测值
Claims (1)
1.一种呼吸系统疾病门诊量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、进行数据信息采集，所采集到的数据至少包括门诊量数据；
步骤2、对步骤1采集得到的数据进行数据预处理；
步骤3、采用数据填补方法进行数据填补，其中，进行数据填补时，针对4种缺失类型的缺失值分别采用不同的数据填补方法进行数据填补，包括以下内容：
(1)农历节日的法定假期的数据使用上一年的当日数据进行填补；
(2)对于一天假期的数据采取三次样条插值进行填补；
(3)对于1天以上的长假期的数据采取线性插值的方式进行填补；
(4)非假期的随机缺失数据采用k近邻均值进行填补；
步骤4、数据规律检验，包括以下内容：
(1)白噪声检验：对门诊量数据进行Ljung-Box检验，得到检验p值，若检验p值小于预先设定的值，则通过检验，否则终止方法，返回数据为白噪声，无法建模；
(2)周期性检验：设定周期参数k的取值区间，分别以不同取值下的k作为时间序列周期，对历史的门诊量数据进行标记周期次序；以周期次序数据作为分组因素，对门诊量数据进行单因素方差分析，计算显著性差异的检验指标，得到不同取值k下的检验指标pk，取检验指标最小时的作为最终的周期参数；
步骤5、自变量筛选：将经过步骤3处理的门诊量数据、空气质量数据和天气数据包含的多个指标数据以时间进行关联，得到m个自变量指标数据，针对m个自变量指标，以1为步长分别构造t个滞后指标，分别计算门诊量数据指标与m×t个指标数据计算皮尔逊相关系数γi，i＝1,2,…,m×t，设定相关系数阈值αγ，若皮尔逊相关系数γi＜αγ，则剔除该指标；反之，则保留该指标作为建模自变量；
步骤6、模型建立和预测：建立HoltWinters-Xgboost混合预测模型，HoltWinters-Xgboost混合预测模型包含HoltWinters模块、Xgboost模块和混合预测模块，其中：
HoltWinters模块：构建HoltWinters加法预测模型，设定模型季节周期长度s＝k0，HoltWinters加法预测模型输入数据为历史门诊量数据，即数据结构为q×1的矩阵，q为门诊量数据的样本量，通过模型学习，计算得到q个门诊量数据的拟合残差ei，i＝1，2，3，...，q，以及未来p步预测值j＝1，...，p；HoltWinters加法预测模型表示为：
y′t+k＝at+btk+ct+k
其中，y′t+k表示从当前时间t算起未来k个平滑期数的时间的预测值，k为向后平滑期数，大于0；at表示当前时间t的截距；bt表示当前时间t的趋势，t＝1，2，...，T，T表示历史数据的样本个数；ct+k为从当前时间t算起未来k个平滑期数的时间的HoltWinters加法预测模型的季节因子；
at、bt、ct的计算公式如下：
at＝α(yt-ct-s)+(1-α)(at-1+bt-1)
bt＝β(at-at-1)+(1-β)bt-1
ct＝γ(yt-at)+(1-γ)ct-s
其中，α、β、γ为阻尼因子，在0-1之间；
HoltWinters加法预测模型的预测值由下式计算：y′T+k＝aT+bTk+cT+k-s；
Xgboost模块：构建XGBoost预测模型，为防止过拟合采取L2正则化，L2表示二范数，采取均方根误差作为损失函数，以步骤5保留的建模自变量作为模型自变量，以HoltWinters加法预测模型残差ei作为模型因变量，进行模型训练，计算得到未来p步的残差预测值j＝1，...，p；
混合预测模块：将未来p步的预测值和未来p步的残差预测值/>相加，得到未来p步的混合模型预测值/>j＝1，...，p。
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