Заполнение пропусков в данных в базе пациентов кардиологического профиля линейными методами при прогнозировании летального исхода

Введение

Одной из важных областей применения машинного обучения в медицине является кардиология: заболевания сердечно-сосудистой системы являются главной причиной смертности в мире [1]. В силу развития технологий количество медицинских данных активно растет, но такой объем информации становится не под силу обработать одному медицинскому специалисту. Для решения этой проблемы используются методы машинного обучения, которые зарекомендовали себя, как эффективное средство инструментальной поддержки решения врача [2]. Например, в работе [3] авторы рассматривают методы машинного обучения для раннего прогнозирования остановки сердца. Система раннего предупреждения, основанная на глубоком обучении, показала эффективность в ходе сопоставления с алгоритмом случайного леса и логистической регрессии.

В работе [4] методы машинного обучения использовались для оценки эффективности использования койко-мест в стационарах. В результате алгоритм случайного леса показал лучший результат (80%).

Еще одной проблемой является выявление риска сердечно-сосудистых заболеваний, протекающих бессимптомно. В работе [5] использовались данные более 400 тыс. пациентов для прогнозирования на основе 473 параметров. Модель была построена с использованием алгоритмического инструмента, который автоматически настраивает модель машинного обучения. В результате было показано, что модель повышает точность прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний.

Существенной проблемой при обработке больших биомедицинских данных считается наличие пропусков в базах данных. Это может быть связано как с изменениями в протоколах, так и неаккуратным заполнением младшим медперсоналом [6].

Решению проблемы пропусков в данных посвящено значительное количество работ. Например, в статье [7] рассматриваются базы данных отделений интенсивной терапии. Отмечается, что отсутствующие данные могут повлиять на эффективность прогнозирования рисков развития патологии. В статье изучаются две наиболее распространенные стратегии работы с недостающими данными: заполнение и удаление значений. Для решения, какие пропущенные значения следует заполнить, а какие удалить, разработан статистический классификатор на основе нечеткого моделирования. Метод позволил улучшить точность классификации на 10%. Заполнение пропущенных данных изучается в работе [8] по прогнозированию смертности от острого инфаркта миокарда для раннего вмешательства и проведения необходимых процедур. Задачей является заполнение пропусков, а не удаление записей с недостающими значениями. Данные заполняются методами с использованием средних значений, линейной регрессии, а также методами, основанными на моделировании с машинным обучением: метод k-ближайших соседей [9], случайный лес [10] и нейронные сети [11]. Лучшие результаты показали методы, основанные на нейросетевых подходах, и метод случайного леса. Сравнение заполнения лабораторных данных с использованием методов случайного леса, средних значений, ближайшего соседа и линейных методов рассматривается в работе [12]. Метод случайного леса показал наименьшую ошибку, как для непрерывных, так и для категориальных данных, а также наименьшую ошибку прогноза для априорно-известных значений.

Таким образом, методы машинного обучения продемонстрировали свою эффективность при решении задач медицинской диагностики прогнозирования развития патологий, при этом значительной проблемой являются пропуски и неполнота этих данных.

Одной из наиболее известных и крупных российских баз является федеральный регистр острого коронарного синдрома [13]. База содержит более 400 тыс. записей пациентов, при этом каждая запись включает около 200 параметров. Эта база данных позволяет анализировать демографические, клинические, гендерные и другие особенности различных групп пациентов [14]. Однако, несмотря на высокую информативность данной базы, проблемы пропусков в данных и ошибок при их вводе младшим медицинским персоналом остаются существенной проблемой, поэтому целью данной работы является изучение статистики пропусков в этой базе данных и оценка возможности заполнения пропусков линейными методами в ходе прогнозирования исхода лечения при таком заполнении на примере предсказания летальных исходов для пациентов кардиологического профиля.

Описание данных

В работе анализировалась база данных федерального регистра острого коронарного синдрома [13]. Для оценки возможностей метода были выбраны данные за 2014-2018 гг, до начала эпидемии COVID-19 для исключения влияния пандемии на статистику.

Анализируемая выборка включала 163 тыс. записей, каждая запись включает 168 параметров. Параметры делятся на количественные и качественные. К количественным параметрам относятся: возраст, рост, вес, дата выписки-дата поступления, результаты лабораторных анализов уровня глюкозы плазмы крови, гемоглобина и т.п., к качественным: пол, жизненный статус, анамнез, назначенное лечение и пр. Записи анализируемой выборки включали информацию об исходе лечения: пациент жив/мертв при выписке. Из записей были алгоритмически удалены заведомо ошибочные значения. Анализируемая выборка включала записи пациентов, страдающих различными формами ишемической болезни сердца и перенесших инфаркт миокарда.

Средний возраст пациентов составил 65.0±11.8 лет (среднее±стандартное отклонение). Выборка включала 40.1% женщин, средний возраст 70.7 лет, 59.9% мужчин, средний возраст – 61.8 лет. Анализируемые записи имели пропуски в данных.

Методы

На первом этапе проводилась предварительная обработка базы данных с алгоритмической коррекцией заведомо невозможных значений на основе априорной информации. Корректировались параметры, связанные со временем, отрицательные значения считались ошибочными, соответствующие записи были удалены. Таким образом, были обработаны признаки “Дата выписки-Дата поступления”, “Дата возникновения симптомов-Дата вызова скорой помощи” и др. Для параметров, связанных с анализами крови, весом, ростом, была выполнена проверка на выход за априори известные из методических рекомендаций диапазоны значений.

Для заполнения пропусков в данных использовались линейные статистические методы: заполнение средними значениями для количественных параметров и заполнение наиболее часто встречающимся значением для качественных параметров.

Эффективность заполнения пропусков оценивалась в ходе прогнозирования исхода результата лечения пациентов методом k-ближайших соседей. Оценивались вероятности верного предсказания летального исхода и выживания пациентов.

Метод k-ближайших соседей [9] реализуется в многомерном пространстве параметров записей испытуемых. Пусть есть множество объектов X (множество записей анализируемой выборки), множество допустимых ответов Y (в данной задаче параметр Жизненный статус). Существует целевая зависимость y^*: X→Y, значения которой известны только на объектах обучающей выборки X^l=〖(x_i,y_i)〗_(i=1)^l, y_i=y^* (x_i), где l –объем обучающей выборки, (x_i,y_i) – пары «объект-ответ», y^* – целевая функция. Необходимо построить алгоритм a для классификации: a: X→Y, аппроксимирующий целевую зависимость y^* (x) на всем множестве X.

Алгоритм k-ближайших соседей относит классифицируемый объект u∈X^l к тому классу, элементов которого окажется больше среди k-ближайших соседей x_u^((i)),i=1,…,k.

Результаты

Первым этапом работы с данными являлась коррекция заведомо невозможных значений. Было выявлено 18143 таких значений в 14871 (8.3%) записях. Наиболее часто корректируемым параметром оказался параметр “Дата проведения тромболизиса-Дата госпитализации”, таких записей выявлено 4.9%.

Следующим шагом был анализ пропусков. Всего в экспериментальной выборке имеется 8103923 (29.6%) пропущенных значений параметров, в среднем 49 пропусков для каждой записи. Наиболее вероятны пропуски в параметрах: “Дата возникновения симптомов - дата вызова скорой помощи” – 54.4%, “Дата прибытия скорой помощи - Дата госпитализации (минуты)” – 58%, “Семейная история раннего развития ИБС” 44.3%, результатах лабораторных исследований, например, “Диагностически значимое повышение тропонина I”, 56.2%, назначенном лечении “Антагонисты кальция недигидропиридиновые” 42.7%.

При заполнении пропущенных значений некоторые параметры были определены заранее, например, параметр “Число установленных стентов” заполнялся значением 0 при отсутствии данных.

Далее для восстановления использовались метод заполнения средними значениями для количественных параметров и заполнение наиболее часто встречающимся значением для качественных параметров.

Чтобы оценить результаты заполнения, была проведена оценка вероятности прогнозирования исхода лечения на примере предсказания летальных исходов для базы данных, заполненной нулями, и базы, заполненной описанным способом. Для решения задачи прогнозирования использовался метод k-ближайших соседей.

При использовании методов машинного обучения необходима настройка гиперпараметров методов, для метода k-ближайших соседей основной настраиваемый гиперпараметр k – количество соседей, используемое при обучении. При работе был выполнен подбор количества из списка [3, 5, 7, 9]. Для задачи с двумя классами количество соседей k выбирается нечетным, т.к. максимум может достигаться сразу на обоих классах. Для оценки подбора оценивается точность прогнозирования, метод с гиперпараметром k=5 показал лучший результат для выборки данных.

Для обучения метода выборка делилась на обучающую и тестовую. Для обучающей выборки случайным образом выбраны 60% записей, для тестовой выборки – 40% записей.

Всего в выборке было 157650 человек с летальным исходом и 5405 выживших. Классы являются несбалансированными, результаты представлены отдельно для каждого класса.

При заполнении нулями точность прогнозирования летального исхода составила 0.74, выживания – 0.94, при заполнении средними значениями и наиболее часто встречающимися – точность прогнозирования летального исхода равна 0.80, для выживания – 0.96.

Заключение

Наличие пропусков в больших данных является проблемой [15,16]. Анализ базы данных федерального регистра острого коронарного синдрома показал, что проблема ошибочно введенных данных и пропусков является существенной и в анализируемой выборке эти проблемы встречаются во всех записях. Причинами этого могут являться технические сбои, недостатки правового регулирования, которое не регламентирует требования по заполнению баз данных медицинским персоналом.

Административно-организационные вопросы выходят за рамки этой работы, но технические приемы позволяют снизить остроту проблемы.

Была проведена оценка вероятности наличия пропусков в базе данных федерального регистра острого коронарного синдрома, пропуски в данных были заполнены с помощью метода замены часто встречающимся или средним значением, затем проведена оценка вероятности прогнозирования исхода лечения на примере предсказания летальных исходов для пациентов кардиологического профиля. Вероятность верного предсказания летального исхода после заполнения пропусков возросла на 6%, вероятность предсказания выживаемости возросла на 2%.

В данной работе были использованы простые линейные методы заполнения пропусков. Результаты их применения позволяют предположить, что применение более сложных нелинейных методов машинного обучения может улучшить результаты прогнозирования.