谈人工神经网络在医学研究中的应用

; 应用
    BP神经网络已广泛用于临床辅助诊断中，白云静等［6］用于中医证候的非线性建模，建立了RA证侯BP网络模型和DN证侯BP网络模型，结果显示平均诊断准确率分别为90.72%、92.21%，具有较高的诊断、预测能力。曹志峰［7］采用PROBEN1中的甲状腺疾病数据库用于甲状腺疾病（甲亢、甲减、正常）的诊断，结果显示训练样本的正确识别率为99.3% ,测试样本的正确识别率为98.2%，提示对临床诊断甲状腺疾病提供有益的帮助；还有学者用于急性心肌梗塞、甲状腺功能紊乱、乳腺癌、前列腺癌、宫颈癌、肺癌、卵巢癌、急性肺梗塞等的辅助诊断等［8］。
    2.2  BP神经网络在生存分析中的应用
    2.2.1  方法介绍
    传统的生存分析方法有非参数、半参数、参数模型，参数模型主要有指数回归模型、Weibull回归模型，都要求对基线风险做一定的假设，但实际资料常常不符合条件，生存分析中应用最为广泛的半参数模型:Cox比例风险模型，但它要求满足比例风险的假定，在很多情况下也难以满足。基于神经网络的生存分析模型可以克服这些困难，可以探测复杂的非线性效应，复杂的交互效应，模型中协变量的效应可以随时间变化，对数据的分布不做要求。目前一些策略被用到神经网络预测方法中分析含有删失的生存数据，主要有Faraggi-Simon(1995)法、Liestol-Andersen-Andersen(1994) 法、改良uckley-James(1979)法等。
    BP神经网络建立生存分析模型常用的方法有［9］：连续时间模型（continuous time models）与离散时间模型（discrete time models）。常用的Faraggi和Simon［10］提出的连续时间模型扩展了Cox回归模型，允许非线性函数代替通常的协变量的线性组合，这种方法既保持了Cox回归模型的比例风险的特点，又提供了处理复杂非线性关系、交互作用能力的好方法。
    离散时间模型常用的模型有：① 输出层为单个结点：模型的输出层只有一个神经元结点，是最简单的神经网络模型，生存时间被分成两个区间，当研究者仅仅对某一时间点的预后感兴趣时，例如预测癌症患者的5年生存情况，如欲预测多个时间点，则需建立多个神经网络模型（每个模型对应一个时间区间）；② 输出层为多个结点：生存时间被分成几个离散的区间，估计某个时间区间事件发生的概率，Liestol法是常用的离散时间模型。还有研究者在建立多个时间区间模型时将时间也做为一个输入变量，也有学者将神经网络纳入Bayes方法的研究框架。
    一般采用灵敏度、特异度、一致性指数C(Concordance index)作为预测准确性的评价指标，神经网络在生存分析中的应用主要在于［11］：个体患者预后的预测，研究预后因子的重要性，研究预后因子的相互作用，对于预测变量的影响力强弱及解释性，还有待进一步探讨。
 2.2.2  应用 
    国外Ruth M.Ripley等［9］将7种不同的神经网络生存分析模型（3种离散时间模型，4种连续时间模型）用于1335例乳腺癌患者复发概率的预测，并对其精确性、灵敏度、特异度等预测性能指标进行比较，结果证明神经网络方法能成功用于生存分析问题，可以提取预后因子所蕴涵的最大可能的信息。Anny Xiang等［12］采用Monte Carlo模拟研究方法，在9种实验条件下（不同的输入结点、删失比例、样本含量等）对Faraggi-Simon法、Liestol-Andersen-Andersen法、改良Buckley-James法处理右删失生存数据的性能与Cox回归作比较，研究结果提示神经网络方法可以作为分析右删失数据的一个有效的方法。D.J.Groves［13］等将Cox回归与神经网络方法对儿童急性淋巴母细胞白血病的预后进行了比较，Lucila Ohno-Machado等［14］建立输出层为4个结点的离散时间神经网络模型做为AIDS预后研究的工具，并使用ROC曲线下面积、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值对不同时间区间的预测性能做了评价。国内用于生存分析方面的研究还较少，黄德生［15］等利用BP神经网络建立time-coded model和single-time point model用于肺鳞癌预后预测，贺佳［16］等把BP网络用于预测肝癌患者术后无瘤生存期，也有学者对AIDS、恶性肿瘤的预后做了相关的研究。
    2.3  BP神经网络在其它方面的应用
    近年来BP神经网络在疾病筛查中的的应用引起学者的关注，例如在乳腺癌、宫颈癌、糖尿病的筛查都有成功的应用［17］。神经网络在法医学研究领域具有实用性和广泛的应用前景，法医学家将其用在死亡时间推断、死因分析、个体识别和毒物分析等研究中［18］。在药学研究中也有一定的应用，例如在定量药物设计、药物分析、药动/药效学研究中，都有成功的应用案例，相秉仁等［19］对其做了详细的综述。曹显庆［20］等还将神经网络用于ECG、EEG等信号的识别和处理、医学图像分析中，取得了较好的结果。
    人工神经网络是在研究生物神经网络的基础上建立的模型，迄今为止有代表性的网络模型已达数10种，人工神经网络不需要精确的数学模型，没有任何对变量的假设要求，能通过模拟人的智能行为处理复杂的、不确定的、非线性问题。在医学研究领域，变量间关系往往非常复杂，为了探测变量间的复杂模式，神经网络正逐渐变成分析数据的流行工具。目前国际上已出现许多著名的神经网络专业杂志：Neural Network，Neural Computation，IEEE Transaction on Neural Networks等，同时已有许多商业化的神经网络开发软件，如Matlab软件, S-plus软件，SNNS(Stuttgart Neural Network Simulator)等，高版本SAS系统中的Enterprise Miner应用模块中也可以建立神经网络模型，随着计算机技术的进一步发展，人工神经网络在医学领域的应用前景也会更加广阔。
【参考文献】
  1 余雪丽,主编.神经网络与实例学习.中国铁道出版社,1996.

2 白耀辉，陈明.利用自组织特征映射神经网络进行可视化聚类.计算机仿真，2006,23(1):180~183.

3 Jinua Huang,Hiroshi Shimizu,Suteaki Shioya.Clustering gene expression pattern and extracting relationship in gene network based on artificial neural networks.Journal of bioscience and bioengineering,2003,96(5):421~428.

4 曹晖,席斌,米红.一种新聚类算法在基因表达数据分析中的应用.计算机工程与应用，2007,43(18)：234~238.

5 邓庆山.聚类分析在基因表达数据上的应用研究.计算机工程与应用,2005，41(35):210~212.

6 白云静，申洪波，孟庆刚，等.基于人工神经网络的中医证侯非线性建模研究.中国中医药信息杂志，2007，14（7）:3~4.

7 曹志峰. BP 神经网络在临床诊断中的应用与探讨.实用医技杂志,2005,12(9):2656~2657.

8 William G Baxt. Application of artificial neural networks to clinical medicine. The Lancet，1995,346(8983):1135~1138.

9 Ruth M.Ripley,Adrian L.Harris,Lionel Tarassenko.Non-linear survival analysis using neural networks. Statistics in medicine,2004,23(5):825~842.

10 David Faraggi,Richard Simon.A neural network model for survival data. Statistics in medicine,1995,14(1):73~82.

11 高蔚,聂绍发,施侣元，等.神经网络在生存分析中的应用进展.中国卫生统计，2006，23（4）：358~360.

12 Anny Xiang,Pablo Lapuerta, Alex Ryutov.Comparison of the performance of neural network methods and Cox regression for censored survival data.Computational statistics ＆ data analysis,2000,34(2):243~257.

13 D.J.Groves,S.W.Smye,S.E.Kinsey.A comparison of Cox regression and neural networks for risk stratification in case of acute lymphoblastic leukaemia in children.Neural computing ＆ applications,1999,8(3):257~264.

14 Lucila Ohno-Machado.A comparison of cox proportional hazards and artificial neural network models for medicial prognosis.Comput Biol Med,1997,27(1):55~65.

15 黄德生，周宝森，刘延龄，等.BP人工神经网络用于肺鳞癌预后预测.中国卫生统计，2000，17(6):337~340.

16 贺佳，张智坚，贺宪民.肝癌术后无瘤生存期的人工神经网络预测.数理统计与管理，2002，21（4）：14~16.

17 黎衍云，李锐，张胜年.人工神经网络及其在疾病筛查中的应用前景.环境与职业医学,2006,23(1):71~73.

18 汪岚，刘良.人工神经网络的法医学应用.中国法医学杂志，2005，20(3)：161~163.

19 相秉仁，高守国.人工神经网络在药学中的应用.上海医药，2001，22（5）：210~212.

20 曹显庆.人工神经网络技术在医学研究中的应用. 现代临床医学生物工程学杂志，2003，9（1）：57~60.