Nhờ khả năng theo dõi liên tục và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, các hệ thống này có thể phân tích lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, đưa ra chẩn đoán chính xác và cá nhân hóa phác
KHẢO SÁT NGHIỆP VỤ VÀ THU THẬP DỮ LIỆU
Kết chương
2 Mô tả dữ liệu: o Dữ liệu bao gồm khoảng 30000 mẫu với các đặc trưng chính như tuổi,giới tính,….
TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ MÔ HÌNH HÓA
Tiền xử lý dữ liệu
- Xóa các hang có chứa giá trị NULL
- Số dòng trước khi xóa : 30691
- Số dòng sau khi xóa : 27158
Loại bỏ các dữ liệu trống, tối ưu hóa bộ dữ liệu.
- Chuyển đổi cột ‘Gender of the patient’ và ‘Result’ sang dạng nhị phân
Chuyển đổi dữ liệu của Gender và Result.
Kiểm tra trùng lặp và xóa trùng lặp
Kết quả sau khi chuyển
2.1.2 Phân tích thống kê mô tả
2 Lọc dữ liệu theo điều kiện
Lọc dữ liệu theo điều kiện
4 Kiểm tra giá giá trị
Kiểm tra xem có giá trị nào bị thiếu không
Kiểm tra giá trị Null
5 Phân tích các đặc tính
Xem xét phân phối của các cột
Xem xét cái mối tương quan giữa các đặc tính và chất lượng
Các chỉ số như tổng Bilirubin, SGPT và SGOT là quan trọng trong việc đánh giá chức năng gan và phát hiện bệnh lý Việc theo dõi các chỉ số này có thể hỗ trợ trong chẩn đoán và quản lý các vấn đề liên quan đến gan.
Lựa chọn kỹ thuật để mô hình hóa
- Chia dataset ban đầu ra 2 phần training và test
- Dùng mô đun train_test_split từ thư viện scikit-learn được import:
- Chia dữ liệu thành tập huấn và tập kiểm tra
- Tách đặc trưng (feature) và nhãn (label)
Đặc trưng (Feature): Là các cột chứa thông tin cần sử dụng để dự đoán, thường bao gồm tất cả các cột ngoại trừ cột mục tiêu (label).
Nhãn (Label): Là cột mục tiêu mà bạn muốn mô hình dự đoán, chẳng hạn như cột chứa kết quả hoặc phân loại.
X: Chứa tất cả các đặc trưng.
y: Chứa nhãn hoặc giá trị mục tiêu (label).
Từ việc đánh giá tính khả thi và chọn lọc thuật toán, nhóm đã sử dụng một số thuật toán để xây dựng và đánh giá mô hình: a, RandomForest b, Logistic Regression c, Decision Tree d, Nạve Bayes
Kích thước dữ liệu: Một số thuật toán như KNN có thể hoạt động kém với dữ liệu lớn, trong khi các thuật toán như Random Forest hoặc Decision Tree có thể xử lý tốt hơn với dữ liệu lớn và phức tạp.
Đặc tính dữ liệu: Dữ liệu chẩn đoán bệnh gan có thể bao gồm nhiều đặc tính như độ bilirubin, chỉ số enzyme gan (SGPT, SGOT), albumin, tỷ lệ A/G, v.v Sử dụng các thuật toán phù hợp với số lượng đặc tính và mối quan hệ tuyến tính hoặc phi tuyến giữa các yếu tố này Các thuật toán như Random Forest hoặc SVM với kernel phi tuyến có thể thích hợp.
2 Khả năng xử lý giá trị thiếu
Random Forest là một trong những thuật toán có khả năng xử lý tốt giá trị thiếu, trong khi các thuật toán như Logistic Regression hoặc KNN có thể yêu cầu phải loại bỏ hoặc thay thế giá trị thiếu trước khi huấn luyện mô hình.
Nếu cần một mô hình dễ giải thích để ứng dụng trong y tế, các thuật toán như
Decision Trees hoặc Logistic Regression sẽ dễ dàng giải thích cho bác sĩ hoặc bệnh nhân Các mô hình phức tạp như SVM hoặc Neural Networks tuy có thể cho độ chính xác cao hơn nhưng lại khó giải thích hơn.
4 Độ chính xác và hiệu suất
Random Forest và Gradient Boosting thường cho độ chính xác cao trong các bài toán chẩn đoán bệnh Tuy nhiên, cần tối ưu hóa các tham số của mô hình để đảm bảo hiệu suất tốt nhất Các chỉ số đánh giá như độ chính xác, F1-score hoặc AUC (Area Under Curve) sẽ được sử dụng để so sánh các mô hình.
5 Tính năng không tuyến tính
Nếu mối quan hệ giữa các đặc tính (chẳng hạn như giữa enzyme gan và tình trạng bệnh) không tuyến tính, các thuật toán như SVM với kernel phi tuyến hoặc
Random Forest có thể phù hợp hơn cho việc chẩn đoán.
6 Tính khả thi và tài nguyên
Thời gian tính toán: Đối với các ứng dụng trong y tế yêu cầu phản hồi nhanh, các thuật toán như Logistic Regression hoặc Decision Trees có thể là lựa chọn tốt hơn vì chúng nhanh chóng và ít tốn tài nguyên so với các mô hình phức tạp hơn như Deep Neural Networks (DNN).
Yêu cầu về bộ nhớ: Một số thuật toán như Random Forest có thể yêu cầu nhiều tài nguyên bộ nhớ hơn Điều này cần được cân nhắc dựa trên khả năng phần cứng của hệ thống.
7 Thử nghiệm và tối ưu hóa
Khả năng thử nghiệm và tối ưu hóa mô hình là rất quan trọng Sử dụng phương pháp k-fold cross-validation để đánh giá hiệu suất mô hình trên nhiều tập dữ liệu khác nhau và chọn ra các tham số tối ưu.
2.2.3 So sánh các phương pháp
Trước khi chọn thuật toán, bạn cần nắm rõ dữ liệu:
Loại bài toán: Bài toán chẩn đoán bệnh gan thường là bài toán phân loại, phân loại bệnh nhân có hoặc không có bệnh gan dựa trên các chỉ số sinh hóa.
Các đặc tính: Các đặc tính chính bao gồm bilirubin, SGPT, SGOT, albumin, A/G ratio, v.v., tất cả đều là các yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả chẩn đoán bệnh gan.
2 Lựa chọn các thuật toán
Dựa trên đặc tính dữ liệu, bạn có thể xem xét các thuật toán sau: a) Logistic Regression o Ưu điểm: Dễ hiểu, nhanh chóng, hiệu quả cho dữ liệu tuyến tính. o Nhược điểm: Hiệu quả kém với dữ liệu phi tuyến. b) Decision Trees o Ưu điểm: Dễ giải thích, xử lý dữ liệu phi tuyến tốt, không cần tiền xử lý dữ liệu nhiều. o Nhược điểm: Dễ bị overfitting nếu không điều chỉnh kỹ lưỡng. c) Random Forest o Ưu điểm: Xử lý tốt dữ liệu phức tạp, giảm overfitting nhờ vào việc kết hợp nhiều cây quyết định. o Nhược điểm: Khó giải thích hơn so với các mô hình tuyến tính đơn giản. d) Support Vector Machines (SVM) o Ưu điểm: Hiệu quả với dữ liệu có chiều cao, tốt cho các mối quan hệ phi tuyến. o Nhược điểm: Tốn thời gian tính toán và nhạy cảm với dữ liệu nhiễu. e) K-Nearest Neighbors (KNN) o Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, hoạt động tốt với dữ liệu nhỏ. o Nhược điểm: Hiệu suất kém với dữ liệu lớn và nhiều đặc tính.
Sử dụng các chỉ số đánh giá để so sánh hiệu suất của các mô hình:
K-fold Cross-Validation: Đảm bảo rằng mô hình không bị overfitting và có thể tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới.
Chỉ số đánh giá: Đo lường độ chính xác, F1-score, độ nhạy, và độ đặc hiệu để so sánh các thuật toán.
Tuning tham số: Sử dụng Grid Search hoặc Random Search để tối ưu hóa các tham số cho mô hình tốt nhất.
5 Chọn thuật toán tốt nhất
Dựa trên kết quả từ các bước đánh giá, ta thấy Random Forest thường cho độ chính xác cao và phù hợp cho bài toán chẩn đoán bệnh gan.
Thử nghiệm trên dữ liệu thực tế: Đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả khi ứng dụng vào chẩn đoán thực tế.
Dựa vào quá trình đánh giá và so sánh các thuật toán, ta nhận thấy Random Forest cho hiệu suất cao nhất trong việc chẩn đoán bệnh gan Với khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, khắc phục overfitting và xử lý tốt các đặc tính không tuyến tính, RandomForest là lựa chọn lý tưởng cho bài toán này.
Mô hình hóa
1 Mục tiêu của nghiên cứu
Mục tiêu chính: Xây dựng mô hình dự đoán bệnh gan dựa trên các đặc tính sinh hóa của bệnh nhân.
Xác định các yếu tố sinh hóa chính ảnh hưởng đến nguy cơ mắc bệnh gan.
Cung cấp thông tin hỗ trợ cho các bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh gan hiệu quả hơn.
Bộ dữ liệu: Sử dụng bộ dữ liệu bệnh gan từ các nguồn y tế hoặc từ UCI
Machine Learning Repository, bao gồm:
Các thuộc tính sinh hóa:
Biến mục tiêu (target): Phân loại bệnh nhân có bệnh gan hoặc không có bệnh gan.
3 Tiền xử lý dữ liệu
Kiểm tra dữ liệu thiếu: Kiểm tra xem có thuộc tính nào bị thiếu dữ liệu hay không. o Nếu có, sử dụng các phương pháp như loại bỏ, điền giá trị trung bình/ median hoặc sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu thiếu khác.
Chuẩn hóa dữ liệu: Chuẩn hóa các thuộc tính về cùng một thang đo để mô hình hóa chính xác hơn (ví dụ: Min-Max Scaling hoặc Z-score Normalization).
Phân loại nhãn: Đối với bài toán phân loại, chia dữ liệu bệnh nhân thành hai nhóm:
Trực quan hóa dữ liệu:
Biểu đồ phân phối: Vẽ biểu đồ histogram cho các thuộc tính sinh hóa để kiểm tra phân phối dữ liệu.
Biểu đồ hộp (Boxplot): Kiểm tra sự phân bố và phát hiện các giá trị ngoại lệ trong các thuộc tính sinh hóa.
Ma trận tương quan: Tính toán và trực quan hóa ma trận tương quan giữa các thuộc tính để tìm mối liên hệ giữa các yếu tố sinh hóa và bệnh gan.
Phân tích thống kê: Tính các thống kê mô tả (mean, median, mode, std) cho từng thuộc tính để hiểu rõ hơn về dữ liệu.
Cross-validation: Sử dụng phương pháp k-fold cross-validation để đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của mô hình trên các tập dữ liệu khác nhau.
Ma trận nhầm lẫn: Phân tích ma trận nhầm lẫn để xem xét các dự đoán đúng và sai trong việc chẩn đoán bệnh gan.
Đánh giá các chỉ số hiệu suất:
Accuracy: Tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình.
Precision: Tỷ lệ dự đoán đúng trong tổng số dự đoán dương tính
Recall: Tỷ lệ dự đoán đúng trong tổng số trường hợp thực sự có bệnh gan.
F1-score: Trung bình điều hòa giữa precision và recall, giúp cân bằng giữa hai yếu tố này.
6 Triển khai và bảo trì
Triển khai mô hình: Sử dụng các công cụ như Flask hoặc Django để xây dựng ứng dụng web hoặc ứng dụng chẩn đoán cho phép bác sĩ nhập các chỉ số sinh hóa của bệnh nhân và nhận dự đoán bệnh gan.
Theo dõi mô hình: Liên tục theo dõi hiệu suất mô hình sau khi triển khai và cập nhật định kỳ với dữ liệu mới hoặc khi hiệu suất giảm.
7 Kết luận và khuyến nghị
Tóm tắt: Trình bày các phát hiện chính, bao gồm những yếu tố sinh hóa quan trọng ảnh hưởng đến nguy cơ mắc bệnh gan.
Khuyến nghị: Cung cấp các đề xuất cho các bác sĩ và bệnh viện để hỗ trợ việc chẩn đoán và điều trị bệnh gan, ví dụ như tăng cường theo dõi các chỉ số bilirubin và enzyme gan để phát hiện sớm bệnh.
Công cụ và ngôn ngữ: Sử dụng Python hoặc R với các thư viện như Pandas,
Scikit-learn, Matplotlib, và Seaborn để thực hiện các bước mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu.
Kết luận: Mô hình hóa dữ liệu sinh hóa có thể giúp phát hiện bệnh gan từ sớm, cung cấp thông tin hữu ích cho bác sĩ trong quá trình chẩn đoán và điều trị.Việc triển khai mô hình sẽ hỗ trợ đắc lực trong việc theo dõi và ngăn ngừa các biến chứng liên quan đến bệnh gan.
Kết chương
Việc chẩn đoán bệnh gan thông qua mô hình hóa các chỉ số sinh hóa đã được chứng minh là một phương pháp hiệu quả, giúp cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện sớm các trường hợp mắc bệnh Các thuật toán như Random Forest, Decision
Trees và Logistic Regression đã được đánh giá, trong đó Random Forest cho kết quả tốt nhất do khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và hạn chế overfitting.
Quá trình nghiên cứu bao gồm việc thu thập, tiền xử lý, khám phá dữ liệu và đánh giá mô hình, với các chỉ số quan trọng như accuracy, precision, recall, F1-score được sử dụng để so sánh hiệu suất các mô hình Thông qua việc sử dụng các phương pháp như k-fold cross-validation, mô hình đã được tối ưu hóa và chứng minh tính khả thi khi áp dụng vào thực tiễn.
Cuối cùng, mô hình này không chỉ hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh gan mà còn cung cấp các gợi ý để tối ưu hóa quá trình điều trị Việc triển khai mô hình này vào hệ thống y tế sẽ giúp tăng cường khả năng theo dõi và phát hiện sớm các bệnh lý về gan, từ đó cải thiện sức khỏe cộng đồng.
ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH VÀ TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG
Đánh giá mô hình
3.1.1 Các chỉ số đánh giá Để đánh giá hiệu suất của mô hình dự đoán chất lượng rượu vang, chúng ta sẽ sử dụng một số chỉ số chính sau:
● Accuracy (Độ chính xác): Là tỷ lệ giữa số lượng dự đoán đúng và tổng số dự đoán Đối với bài toán phân loại, đây là chỉ số cơ bản để đánh giá độ chính xác tổng quát của mô hình.
● Recall (Độ nhạy hay Tỷ lệ phát hiện): Tỷ lệ giữa số lượng dự đoán đúng của lớp dương tính và tổng số thực tế của lớp dương tính Đặc biệt quan trọng trong các bài toán phân loại không cân bằng.
● Precision (Độ chính xác của Positive): Tỷ lệ giữa số lượng dự đoán đúng của lớp dương tính và tổng số dự đoán của lớp dương tính.
● F1 - Score: Điểm F1 là trung bình điều hòa giữa độ chính xác (Precision) và độ nhạy (Recall), hữu ích khi cần cân bằng giữa hai chỉ số này.
● Độ đặc hiệu (Specificity): đo lường khả năng phát hiện các trường hợp thực tế là Negative.
3.1.2 So sánh với mô hình khác
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
+ Ưu điểm: Dễ hiểu và dễ triển khai Tốt cho các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến Thời gian huấn luyện nhanh.
+ Nhược điểm: Không hiệu quả với dữ liệu phi tuyến Nhạy cảm với các giá trị ngoại lai (outliers) Giả định rằng các biến độc lập không có tương quan với nhau.
- Cây quyết định (Decision Tree)
+ Ưu điểm: Dễ giải thích và trực quan hóa Có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và không yêu cầu tiền xử lý dữ liệu nhiều Tự động thực hiện phân loại và hồi quy.
+ Nhược điểm: Dễ bị overfitting nếu không được điều chỉnh (pruning) Nhạy cảm với sự thay đổi nhỏ trong dữ liệu.
- Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
+ Ưu điểm: Giảm thiểu overfitting bằng cách kết hợp nhiều cây quyết định Tốt cho dữ liệu lớn và phức tạp Có khả năng xử lý các biến không quan trọng và cung cấp độ chính xác cao.
+ Nhược điểm: Khó giải thích hơn so với cây quyết định đơn lẻ Thời gian huấn luyện có thể lâu hơn do số lượng cây lớn.
- Mạng Nơ-ron (Neural Network)
+ Ưu điểm: Có khả năng học các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến giữa các biến Tốt cho các bài toán lớn với nhiều đặc tính Có thể mở rộng và điều chỉnh dễ dàng với nhiều lớp và nơ-ron.
+ Nhược điểm: Cần nhiều dữ liệu để huấn luyện hiệu quả Thời gian huấn luyện lâu và yêu cầu tài nguyên tính toán lớn Khó giải thích và hiểu rõ cách mà mô hình đưa ra dự đoán.
● Độ chính xác: Mạng nơ-ron thường cho độ chính xác cao nhất trong các bài toán phức tạp, trong khi hồi quy tuyến tính có thể kém hơn trong các trường hợp phi tuyến.
● Thời gian huấn luyện: Hồi quy tuyến tính và cây quyết định thường nhanh hơn so với rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron.
● Khả năng giải thích: Cây quyết định dễ giải thích nhất, trong khi mạng nơ- ron khó hiểu hơn do tính phức tạp của nó.
● Random Forest và Mạng nơ-ron thường cho hiệu suất cao hơn trong các bài toán phức tạp như dự đoán chất lượng rượu vang, vì chúng có khả năng học từ các mối quan hệ phi tuyến giữa các thông số hóa học Tuy nhiên, Rừng ngẫu nhiên J48 có thể ưu tiên hơn vì thời gian huấn luyện nhanh hơn và dễ tối ưu hơn so với mạng nơ-ron.
Triển khai ứng dụng
Lưu mô hình 3.2.2 Xây dựng ứng dụng
3.2.3 Chạy – Kiểm tra mô hình
Nhập dữ liệu dự đoán
Nhập dữ liệu dữ đoán