ພວກເຮົາໄດ້ອອກແບບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອກວດສອບສົມມຸດຕິຖານທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງເທິງ. ການສຶກສາຂອງພວກເຮົາໃຊ້ຮູບແບບດຽວກັນສໍາລັບຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນໄລຍະການຝຶກອົບຮົມແລະໄລຍະການທົດສອບຂອງມັນ. ໃນໄລຍະການຝຶກອົບຮົມ, ພວກເຮົາໃຊ້ຕົວແບບທີ່ມີຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ (ຕົວຢ່າງ, ເກັບກໍາຂໍ້ມູນບັນທຶກ CPAP ໃນເມື່ອກ່ອນຈາກຫຼາຍໆຄົນ) ເພື່ອສືບສວນປັດໃຈທີ່ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ. ໃນໄລຍະການທົດສອບ, ພວກເຮົາໃຊ້ຕົວແບບທີ່ມີບັນທຶກ CPAP ທີ່ຜ່ານມາຂອງຄົນເຈັບເປົ້າໝາຍເພື່ອຄາດຄະເນວ່າການຍຶດໝັ້ນ CPAP ຂອງຄົນເຈັບນີ້ຈະກາຍເປັນຄົນບໍ່ດີພາຍໃນໄລຍະເວລາເປົ້າໝາຍ.
ບົນພື້ນຖານຄຳນິຍາມໂດຍສູນບໍລິການ Medicare ແລະ Medicaid (CMS)5ການສຶກສານີ້ກໍານົດການຍຶດຫມັ້ນທີ່ດີເປັນການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງຈັກ CPAP ຫຼາຍກວ່າສີ່ຊົ່ວໂມງຕໍ່ຄືນແລະຫຼາຍກວ່າຫ້າຄືນຕໍ່ອາທິດ (ie, 70% ຂອງຄືນໃນຫນຶ່ງອາທິດ), ໃນຂະນະທີ່ການຍຶດຫມັ້ນທີ່ບໍ່ດີແມ່ນບໍ່ມີການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ດີ.
ຮູບແບບທີ່ສະເໜີປະກອບມີສອງພາກສ່ວນຄື: ການປະມວນຜົນກ່ອນ ແລະ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ລາຍລະອຽດຂອງແຕ່ລະພາກສ່ວນແມ່ນໄດ້ອະທິບາຍຂ້າງລຸ່ມນີ້.
ກຳລັງປະມວນຜົນກ່ອນ
Preprocessing ປະກອບມີການຄິດໄລ່ຄຸນສົມບັດ ແລະມາດຕະຖານຂໍ້ມູນ.
ຫນ້າທໍາອິດ, ຈໍານວນສິບແປດລັກສະນະປະຈໍາອາທິດຖືກຄິດໄລ່ຕາມທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຕາຕະລາງ 1. ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງ CPAP ສະຫນອງຊຸດຂອງຂໍ້ມູນການວັດແທກຕໍ່ມື້, ໃນການສຶກສານີ້ພວກເຮົາຄິດໄລ່ລັກສະນະທັງຫມົດຈາກທຸກໆເຈັດມື້ຕິດຕໍ່ກັນເພື່ອສະກັດກັ້ນການປ່ຽນແປງໃນຕອນກາງຄືນຫາຄືນ. ເຄື່ອງ CPAP ທີ່ໃຊ້ໃນການສຶກສານີ້ແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ ResMed (ResMed Inc., San Diego, CA, USA). ຂໍ້ມູນບັນທຶກປະຈໍາວັນປະກອບດ້ວຍສອງຄ່າຄຸນນະພາບ (ເພດແລະໂຫມດ CPAP: auto-titration (auto) ຫຼື fixed-titration) ແລະຫ້າຄ່າປະລິມານ (ໄລຍະເວລາການນໍາໃຊ້, ການຮົ່ວໄຫຼຂອງອາກາດ, ດັດຊະນີການຫາຍໃຈຫາຍໃຈ (AI), ດັດຊະນີການຢຸດຫາຍໃຈຫາຍໃຈຫືດ (AI), AHI), ແລະຄວາມກົດດັນຫນ້າກາກສະເລ່ຍປະຈໍາວັນ). ນອກເຫນືອຈາກມູນຄ່າຄຸນນະພາບຕົ້ນສະບັບທີ່ສະຫນອງໂດຍເຄື່ອງ CPAP, ພວກເຮົາຄິດໄລ່ສອງລັກສະນະທີ່ມີຄຸນນະພາບເພີ່ມເຕີມ, ຄວາມຮຸນແຮງປະຈໍາວັນໂດຍອີງໃສ່ AHI (ປົກກະຕິ, ບໍ່ຮຸນແຮງ, ປານກາງ, ຮ້າຍແຮງ)18 ແລະການປະກົດຕົວປະຈໍາວັນຂອງ OSAS ໂດຍອີງໃສ່ AI ທີ່ກໍານົດໂດຍ Guilleminault et al.19. ເພື່ອຄິດໄລ່ສອງລັກສະນະທີ່ມີຄຸນນະພາບນີ້, ພວກເຮົາທໍາອິດກໍານົດມູນຄ່າປະຈໍາວັນຂອງແຕ່ລະຄົນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນກໍານົດມູນຄ່າເລື້ອຍໆທີ່ສຸດໃນອາທິດເປັນມູນຄ່າປະຈໍາອາທິດ.
ຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍຂອງການປະມວນຜົນກ່ອນແມ່ນມາດຕະຖານຂໍ້ມູນ. ໃນເວລາທີ່ກໍາຫນົດເປົ້າຫມາຍຫຼາຍປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງມູນຄ່າປະລິມານ, ຄວາມແຕກຕ່າງໃນແຕ່ລະລະດັບຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ປະລິມານການປັບປຸງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງນ້ໍາຫນັກທີ່ສອດຄ້ອງກັນກັບແຕ່ລະລັກສະນະໃນໄລຍະການຝຶກອົບຮົມ. ມາດຕະຖານຂໍ້ມູນຈະປ່ຽນຂໍ້ມູນເປັນຄ່າມາດຕະຖານທີ່ມີຂະໜາດດຽວກັນ. ພວກເຮົາໃຊ້ Eq. (1) ການຄິດໄລ່ຄ່າມາດຕະຖານ ã, ເຊິ່ງຄ່າສະເລ່ຍແມ່ນ 0 ແລະມາດຕະຖານ deviation ແມ່ນ 1. ໃນ Eq. (1), u ໝາຍເຖິງຄ່າສະເລ່ຍຂອງຄຸນສົມບັດ ກໃນຂະນະທີ່ σ ຫມາຍເຖິງການບ່ຽງເບນມາດຕະຖານຂອງມັນ.
$$tilde{a} = frac{a – mu }{sigma }$$
(1)
ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ພວກເຮົາສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາໂດຍໃຊ້ logistic regression ແລະວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຈັດອັນດັບ (LTR) ດ້ວຍວິທີການຄູ່.20. ໃນໄລຍະການຝຶກອົບຮົມ, ຮູບແບບທີ່ສະເຫນີມີຈຸດປະສົງເພື່ອຈັດອັນດັບຄົນເຈັບທັງຫມົດໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບຄວາມສ່ຽງຂອງການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ, ໃຫ້ການຈັດອັນດັບທີ່ສູງຂຶ້ນກັບຄົນເຈັບທີ່ການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ມີຜົນກະທົບພາຍໃນໄລຍະເວລາສັ້ນກວ່າ. ໂດຍຜ່ານຂະບວນການຈັດອັນດັບນີ້, ຮູບແບບທີ່ສະເຫນີຈະຄິດໄລ່ vector ນ້ໍາຫນັກທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນລະຫວ່າງແຕ່ລະພາລາມິເຕີແລະການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ. ໃນໄລຍະການທົດສອບ, ຮູບແບບທີ່ສະເຫນີທີ່ມີ vector ນ້ໍາຫນັກທີ່ຄິດໄລ່ໄດ້ກໍານົດຄົນເຈັບເປົ້າຫມາຍໃນບັນດາຄົນເຈັບທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ໃນໄລຍະການຝຶກອົບຮົມ. ເນື່ອງຈາກວ່າຄໍາສັ່ງຂອງຄົນເຈັບສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຈໍານວນອາທິດຈົນກ່ວາການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດຄະເນວ່າການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ຂອງຄົນເຈັບເປົ້າຫມາຍຈະກາຍເປັນທີ່ບໍ່ດີໃນໄລຍະເວລາເປົ້າຫມາຍໂດຍການກໍານົດຂອບເຂດສໍາລັບການຈັດອັນດັບ. ລາຍລະອຽດຂອງຕົວແບບແມ່ນໄດ້ອະທິບາຍຂ້າງລຸ່ມນີ້ຂັ້ນຕອນທີ.
ຕົວກໍານົດການຊ່ວຍໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ
ການຮັບປະກັນຈໍານວນຂໍ້ມູນພຽງພໍສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແມ່ນຂ້ອນຂ້າງສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສໍາລັບຈໍານວນຈໍາກັດຂອງຂໍ້ມູນ. ໂດຍທົ່ວໄປ, ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດໃຊ້ຂໍ້ມູນສັ້ນກວ່າໄລຍະເວລາເປົ້າຫມາຍ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ພວກເຮົາອາດຈະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນບໍ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍເນື່ອງຈາກການຂາດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.
ເຮັດໃຫ້ດີທີ່ສຸດຂອງຈໍານວນຈໍາກັດຂອງບັນທຶກການນໍາໃຊ້ CPAP ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ, ການສຶກສານີ້ໃຊ້ຈໍານວນອາທິດຂອງການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ຂອງຄົນເຈັບແຕ່ລະຄົນເປັນຕົວກໍານົດການຊ່ວຍ. ໄລຍະເວລານີ້ຖືກຄິດໄລ່ໂດຍທັງສອງອັນຕໍ່ໄປນີ້. ທໍາອິດແມ່ນຈໍານວນອາທິດຈົນກ່ວາຕົວຢ່າງທໍາອິດຂອງການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ PA (ປxທx)ຢູ່ໃສ ປx ແມ່ນຄົນເຈັບແລະ tx ແມ່ນຈໍານວນອາທິດຈາກອາທິດທໍາອິດຈົນກ່ວາອາທິດທີ່ການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນເປັນຄັ້ງທໍາອິດ. ເມື່ອຄົນເຈັບ ປx ສະແດງໃຫ້ເຫັນການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ, ພວກເຮົາຄິດໄລ່ PA (ປxທx). ອັນທີສອງແມ່ນຈໍານວນອາທິດຂອງການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ດີຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ GA (ໜ້າyທy)ຢູ່ໃສ ປy ແມ່ນຄົນເຈັບແລະ ty ແມ່ນຈໍານວນອາທິດຈາກອາທິດທໍາອິດຈົນກ່ວາອາທິດທີ່ຜ່ານມາທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ດີໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນ. ເມື່ອຄົນເຈັບ ປy ພວກເຮົາໄດ້ຄິດໄລ່ເຖິງການຍຶດໝັ້ນທີ່ດີຕໍ່ເນື່ອງໂດຍບໍ່ມີການສະແດງໃຫ້ເຫັນການຍຶດໝັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ GA (ໜ້າyທy).
ການອອກແບບພື້ນຖານຂອງຮູບແບບການຖົດຖອຍ logistic
ການສຶກສານີ້ສ້າງແບບຈໍາລອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ yມ, ນ ວ່າການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ຂອງຄົນເຈັບ ປມ ໃນເວລາ tມ ຈະກາຍເປັນຜູ້ທຸກຍາກໄວກວ່າຄົນເຈັບຄົນອື່ນ ປນ ທີ່ tນ ການນໍາໃຊ້ຫນ້າທີ່ logistic ສະແດງອອກເປັນ Eq. (2).
$$Pleft( {y_{m,n} {|}x_{m} ,x_{n} ;w} right) = frac{1}{{1 + exp left( { – yw cdot left( {x_{m} – x_{n} } right)} right)}}$$
(2)
ທີ່ນີ້, (w) ເປັນ vector ນ້ໍາຫນັກ, ແລະ xມ ແລະ xນ ແມ່ນ vectors ຄຸນນະສົມບັດຂອງຄົນເຈັບ ປມ ແລະ ປນຕາມລໍາດັບ.
ຄະນິດສາດ, logit ຂອງ Eq. (2) ສະແດງອອກເປັນ Eq. (3).
$$logitleft( {Pleft( {y_{m,n} {|}x_{m} ,x_{n} ;w} right)} right) = log left( {frac{ {Pleft( {y_{m,n} {|}x_{m} ,x_{n} ;w} right)}}{{1 – Pleft( {y_{m,n} {|} x_{m} ,x_{n} ;w} right)}}} right) = yw cdot left( {x_{m} – x_{n} } right)$$
(3)
ເນື່ອງຈາກວ່າ logit ແມ່ນຫນ້າທີ່ປີ້ນກັບຂອງຫນ້າທີ່ logistic, ຄ່າ logit ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມເປັນໄປໄດ້: logit(ປ)   0 ຊີ້ໃຫ້ເຫັນ ປ >0.5. ເພາະສະນັ້ນ, ພວກເຮົາທົດແທນ y ໃນ Eqs. (2) ແລະ (3) ສໍາລັບທັງສອງ +1 ຫຼື −1 ຂຶ້ນກັບໄລຍະເວລາຈົນກ່ວາການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ, ເຊັ່ນ, y= +1 ເມື່ອ PA (ປມທມ) ແມ່ນສັ້ນກວ່າ PA (ປນທນ) ຫຼືເວລາໃດ PA (ປມທມ)ແມ່ນສັ້ນກວ່າ GA (ໜ້ານທນ)ແລະ y =−1 ເມື່ອ PA (ປມທມ)ແມ່ນຍາວກວ່າ PA (ປນທນ) .
ການອອກແບບຕົວແບບແລະການຝຶກອົບຮົມກັບ L2-norm ປົກກະຕິ
ຈຸດປະສົງຂອງຂະບວນການຝຶກອົບຮົມແມ່ນເພື່ອຈັດອັນດັບຄົນເຈັບທັງຫມົດໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຕາມໄລຍະເວລາຈົນກ່ວາການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີໂດຍການເຮັດຊ້ໍາການຈັດອັນດັບໃນທຸກໆຄູ່ຂອງຄົນເຈັບ.
ສໍາລັບການຈັດອັນດັບນີ້, ຮູບແບບນໍາໃຊ້ມູນຄ່າ logit ວ∙xມ ເປັນຄະແນນຄວາມສ່ຽງ PA ເພື່ອວັດແທກຄວາມສ່ຽງຂອງຄົນເຈັບ ປມການຍຶດຫມັ້ນຂອງ CPAP ໃນການກາຍເປັນຜູ້ທຸກຍາກຢູ່ tມ. ນີ້, ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ PA ແມ່ນກໍລະນີສະເພາະຂອງ Eq. (3) ສົມມຸດ y = +1 ໃນຂະນະທີ່ກໍານົດຄົນເຈັບຈິນຕະນາການທີ່ມີລັກສະນະ xນ ແມ່ນ 0. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຮູບແບບທີ່ສະເຫນີມີຈຸດປະສົງເພື່ອຈັດອັນດັບຄົນເຈັບທັງຫມົດໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໂດຍຜ່ານການປຽບທຽບກັບຄົນເຈັບທີ່ມີຈິນຕະນາການດຽວກັນ. ການຈັດອັນດັບນີ້ແມ່ນດໍາເນີນຢູ່ໃນສອງກໍລະນີຕໍ່ໄປນີ້: ເມື່ອ PA (ປມທມ) ແມ່ນສັ້ນກວ່າ PA (ປນທນ)ແລະເວລາໃດ PA (ປມທມ)ແມ່ນສັ້ນກວ່າ GA (ໜ້ານທນ). ໂດຍຜ່ານຂະບວນການຝຶກອົບຮົມ, ຮູບແບບການຄິດໄລ່ ວເພື່ອໃຫ້ກົງກັບມູນຄ່າຂອງຄະແນນຄວາມສ່ຽງ PA ແລະຈໍານວນອາທິດຈົນກ່ວາການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ, ໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ PA ທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຕໍ່ກັບການປະກົດຕົວກ່ອນຫນ້າຂອງການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ.
ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການ overfitting ກັບຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະປັບປຸງຄວາມສາມາດທົ່ວໄປຂອງຕົວແບບສໍາລັບຂໍ້ມູນໃຫມ່, ພວກເຮົາໄດ້ໃຊ້ L2-norm ປົກກະຕິຄືກັບການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາ.ວັນທີ 15. ຕົວແບບຄາດຄະເນ ວເປັນ (hat{w}) ໂດຍການນໍາໃຊ້ສົມຜົນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້.
$$hat{w} = arg max left{ {mathop sum limits_{n = 1}^{N} log Pleft( {y_{m,n} {|}x_{ m} ,x_{n} ;w} right) – lambda w_{2}^{2} } right}$$
(4)
ທີ່ນີ້, (w_{2}^{2}) ແມ່ນ L2-norm regularizer (ຄື, L2-norm ຂອງ ວ), ເຊິ່ງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນການລົງໂທດເພື່ອໃຫ້ມູນຄ່ານ້ໍາຫນັກຢ່າງແທ້ຈິງຂະຫນາດໃຫຍ່ສໍາລັບລັກສະນະບາງຢ່າງທີ່ເກີດຂື້ນເລື້ອຍໆໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ. ສັນຍາລັກ λ ແມ່ນ hyperparameter ສໍາລັບການປົກກະຕິ. ພວກເຮົາຕ້ອງການປັບ hyperparameter λ ໃນຂະນະທີ່ປຽບທຽບການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບ.
ຄາດຄະເນການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ໂດຍໃຊ້ຕົວແບບທີ່ສະເຫນີ
ໃນໄລຍະການທົດສອບ, ຕົວແບບຄາດຄະເນການຕິດຕາມ CPAP ໂດຍອີງໃສ່ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ PA ຂອງຄົນເຈັບເປົ້າຫມາຍໂດຍການນໍາໃຊ້ການຄາດຄະເນ. (hat{w}.) ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຮົາອອກແບບຄະແນນຄວາມສ່ຽງ PA ເພື່ອສະທ້ອນເຖິງຈໍານວນອາທິດຈົນກ່ວາການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ທີ່ບໍ່ດີ, ພວກເຮົາສາມາດຄາດເດົາໄດ້ວ່າການຍຶດຫມັ້ນ CPAP ຂອງຄົນເຈັບເປົ້າຫມາຍຈະກາຍເປັນທີ່ບໍ່ດີພາຍໃນໄລຍະເວລາເປົ້າຫມາຍໂດຍການກໍານົດຂອບເຂດສໍາລັບຄະແນນຄວາມສ່ຽງ PA.