腫瘤臨床護理實踐中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用

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【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；腫瘤；臨床護理；綜述

在腫瘤臨床護理實踐中，患者及醫(yī)護人員在疾病不同階段常面臨抉擇［1］。近年來，醫(yī)院信息系統(tǒng)（hospitalinformationsystem，HIS）、移動護理系統(tǒng)等產(chǎn)生海量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)據(jù)庫中的有效信息，并將其應(yīng)用到臨床實踐，有助于為抉擇提供證據(jù)支持，同時又能兼顧患者偏好，進(jìn)而提供個性化的診療護理服務(wù)。這種由數(shù)據(jù)驅(qū)動、個性化的臨床護理實踐，可最大限度地提高臨床療效，并可及早發(fā)現(xiàn)、有的放矢地干預(yù)治療不良反應(yīng)或并發(fā)癥，或改善腫瘤患者生命末期的生活質(zhì)量。數(shù)據(jù)挖掘（datamin－ing，DM）也稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，能夠從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的知識［2］，為腫瘤臨床護理實踐提供了新的思路。挖掘出醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫中潛在的數(shù)據(jù)價值是其得以有效應(yīng)用的前提條件。本文針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在腫瘤臨床護理實踐中的應(yīng)用做一綜述，以期為科研人員及臨床工作者更好地對腫瘤臨床護理數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘提供參考。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

1．1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征

數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，技術(shù)來源包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)庫、模式識別學(xué)等，其特點是處理大量數(shù)據(jù)時可兼容多種類型的原始數(shù)據(jù)（如時間序列的、空間的、文本的、多媒體的），將大量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為更有價值且易于理解的知識，用于描述過去或預(yù)測未來的趨勢和規(guī)律，并做出快速響應(yīng)，以指導(dǎo)臨床實踐和研究［3］。挖掘出的知識可以用規(guī)律、模式、規(guī)則等形式展現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘通常按模式的作用，分為描述性與預(yù)測性模式。描述性模式是對數(shù)據(jù)集中已經(jīng)存在的規(guī)則、規(guī)律、知識特征進(jìn)行描述，而不進(jìn)行任何預(yù)測（回顧性）［4］；預(yù)測性模式是從已知的數(shù)據(jù)集中挖掘出某些特征信息，進(jìn)而對未知的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測（前瞻性）。數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上也是一種高級、深層次的數(shù)據(jù)分析手段，成熟的相關(guān)技術(shù)加上高效的數(shù)據(jù)庫搜索引擎，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可發(fā)現(xiàn)以往數(shù)據(jù)集的規(guī)則，進(jìn)而利用這些規(guī)則預(yù)測未知數(shù)據(jù)集，達(dá)到科學(xué)預(yù)測的目的［5］。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的流程主要包括數(shù)據(jù)的采集（根據(jù)研究主題從數(shù)據(jù)庫或醫(yī)院信息系統(tǒng)中選出需要分析的相關(guān)臨床數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集）、處理（缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語、特征選取等）、分析（根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特征選擇合適的算法并建立模型）和解釋（對所得模型性能進(jìn)行評價）。有學(xué)者［6］認(rèn)為，使用特定算法對臨床實踐數(shù)據(jù)（如當(dāng)變量之間的關(guān)系復(fù)雜、多維和非線性時）進(jìn)行挖掘，能夠提供一組有用的規(guī)則，區(qū)分一系列假定風(fēng)險，在預(yù)測臨床結(jié)果方面比傳統(tǒng)統(tǒng)計技術(shù)更為精準(zhǔn)［7］。

1．2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用算法

數(shù)據(jù)挖掘中用于分類的常用算法有［5，8］：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificialneuralnetwork，ANN）、支持向量機（supportvectorma－chine，SVM）、貝葉斯法（Bayes）、決策樹（decisiontree，DT）等。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點選用合適的算法，能夠提取更為有效的內(nèi)容特征，挖掘出更有價值的信息，這在腫瘤臨床護理實踐中提高分類準(zhǔn)確率方面具有十分重要的意義。ANN是一種非參數(shù)機器學(xué)習(xí)方法，模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)，由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）相互聯(lián)接構(gòu)成。其通常有三層，即輸入層、中間層（隱藏層，可以有多個）和輸出層，所有的輸入層信息都以分層的方式傳遞到輸出層。輸入層既可以是第一層的原始數(shù)據(jù)，也可以是另一層的輸出（輸出形式可以是數(shù)值數(shù)據(jù)、文字、圖像等）。SVM是一種按監(jiān)督學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行二分類的廣義線性分類器，其可以很好地應(yīng)用于高維、高通量數(shù)據(jù)，如用于癌癥基因組分類或子分類，尤其在識別復(fù)雜數(shù)據(jù)集中的細(xì)微模式方面功能非常強大。Bayes是檢驗多元關(guān)系的一種強有力的方法，通過直觀的圖形來可視化變量之間的相互關(guān)系，被廣泛地應(yīng)用于基因組學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，此外，可指導(dǎo)干預(yù)研究的設(shè)計。DT因其決策分支圖形和樹的枝干相似而得名。它采用樹枝狀解釋對象屬性與對象值之間的關(guān)系，樹中每個節(jié)點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表某個可能的屬性值，具有根據(jù)數(shù)據(jù)的不同屬性歸為不同類別的特性。DT算法的優(yōu)點是不易受到噪聲、變量冗余屬性的影響?；诖耍P者認(rèn)為，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特點和研究目的，靈活選擇合適的分類算法，才能使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在腫瘤臨床護理實踐中真正發(fā)揮作用。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在腫瘤臨床護理實踐中的應(yīng)用

2．1輔助最佳診療、護理方案的選擇

腫瘤患者的決策過程非常復(fù)雜，需要一個共同的決策過程，隨著醫(yī)療信息化不斷推進(jìn)，數(shù)據(jù)正以多形式、前所未有的速度增長，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從龐大的數(shù)據(jù)中去偽存真，提取有用的信息，在選擇診療、護理方案方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。Wong等［9］在最新研究中，指導(dǎo)新診斷為前列腺癌的患者在密歇根泌尿外科改進(jìn)合作組織（theMichiganUrologicalSurgeryImprovementCollaborative，MUSIC）開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)－－askMUSIC上完成自我評估（https：／／ask．musicurology．com／），隨后嵌套在系統(tǒng)里的算法為患者提供答案：“類似于我這種情況的患者選擇了什么治療和護理？”。askMUSIC讓患者感覺自己在控制、管理自己的疾病、治療和生活，有了客觀信息的證據(jù)支持，可以促進(jìn)患者參與決策過程，改善體驗，提高護理滿意度。再如一些研究［10－11］利用影像學(xué)特征的ANN實現(xiàn)腫瘤反應(yīng)的客觀和自動化評估，并發(fā)現(xiàn)高通量的成像生物標(biāo)志物，建立了比傳統(tǒng)成像指標(biāo)具有更高預(yù)測價值的模型，進(jìn)而幫助實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的治療方案調(diào)整。Mantravadi［12］使用決策樹建模比較了基于《床頭抬高和誤吸風(fēng)險指南》最佳實踐和常規(guī)（標(biāo)準(zhǔn)）護理干預(yù)老年癌癥幸存者吸入性風(fēng)險的成本效益，證實了居住在專業(yè)護理機構(gòu)的老年癌癥幸存者接受最佳護理實踐后吸入性風(fēng)險有所降低，同時護理機構(gòu)成本也有所減少。這些結(jié)果的提出，有助于患者與醫(yī)護人員共同選擇和調(diào)整最佳方案，既能使患者真正獲益，又能充分利用有限的醫(yī)療資源。

2．2早期識別并治療不良反應(yīng)，預(yù)測并發(fā)癥

在腫瘤臨床護理實踐中，對于不良反應(yīng)、疾病或治療相關(guān)并發(fā)癥的早期識別，進(jìn)而采取防范措施，將有利于提高醫(yī)治效果，改善患者生活質(zhì)量。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)各種癥狀、檢查結(jié)果與不良反應(yīng)或并發(fā)癥之間的相關(guān)性，及早提醒醫(yī)護人員可能出現(xiàn)的情況，從而實施早期干預(yù)。Carmona等［13］利用決策樹模型對癌癥合并肺栓塞患者的嚴(yán)重并發(fā)癥（包括死亡、急性呼吸衰竭、心力衰竭、腎功能衰竭和大出血等）進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)而將患者分為低、中、高并發(fā)癥風(fēng)險組，模型結(jié)果顯示進(jìn)展期腫瘤或因無法評估反應(yīng)而有進(jìn)展風(fēng)險的患者發(fā)生嚴(yán)重并發(fā)癥的風(fēng)險更高，這提示醫(yī)護人員需要對這部分患者進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測，及時處理。腫瘤患者在接受治療后，需重點觀察治療效果及不良反應(yīng)，護士的職業(yè)特性決定了護士處在觀察并及時發(fā)現(xiàn)不良反應(yīng)的最佳位置。如淋巴水腫是乳腺癌治療最痛苦的不良反應(yīng)之一，對患者生活造成嚴(yán)重的負(fù)面影響，其發(fā)生的時間點（可在術(shù)后、術(shù)后幾個月或幾年等）具有極大個體差異，早期發(fā)現(xiàn)可以幫助患者得到及時的干預(yù)，從而有效地管理淋巴水腫，然而在繁忙的臨床實踐中，護士分身乏術(shù)，難以同時對大量患者尤其是出院患者進(jìn)行實時監(jiān)測，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則有望突破這一瓶頸。Fu等［14］評估了基于癥狀實時報告的多種技術(shù)（ANN、SVM和DT等）檢測淋巴水腫狀態(tài)的準(zhǔn)確性、敏感性和特異性，結(jié)果顯示，ANN取得較好的實時精確預(yù)測，準(zhǔn)確率為93．75％，靈敏度為95．65％，特異性為91．03％，可作為目前除常用的生物阻抗分析等評估方法外的有效補充，這可以降低淋巴水腫進(jìn)展為慢性或嚴(yán)重階段的風(fēng)險。此外，也有研究者發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在預(yù)測腫瘤患者焦慮抑郁狀態(tài)、認(rèn)知功能受損風(fēng)險，從而指導(dǎo)個性化干預(yù)等方面也有較大優(yōu)勢［15］。運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析臨床實踐的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)影響不良反應(yīng)、并發(fā)癥發(fā)生的因素，識別出高危人群，有助于前瞻性地制訂相應(yīng)的干預(yù)措施減少不良反應(yīng)、并發(fā)癥的發(fā)生［16］。

2．3輔助終末期照護品質(zhì)的提升

在疾病晚期，某些腫瘤患者即使接受了最佳治療，其預(yù)期壽命也相對較短，及時、準(zhǔn)確的臨終期判斷有助于患者和醫(yī)護人員在姑息治療和其他治療之間做出選擇，從而制定個性化的診療、咨詢服務(wù)、隨訪計劃或臨床護理，最大程度改善終末期患者的生活質(zhì)量［17］。有研究［18］表明，對于臨終期癌癥患者，早期接受臨終關(guān)懷和姑息治療可以顯著減輕疼痛，減少心理痛苦，改善生命末期的生活質(zhì)量。一項針對胰腺癌患者的研究［19］顯示，通過ANN能準(zhǔn)確預(yù)測胰腺癌患者7個月的生存期，其敏感性為91％，這一結(jié)果的提出，可使醫(yī)護人員根據(jù)特定于個體患者的信息為患者提供轉(zhuǎn)診建議或強化的隨訪。Chan等［20］在不增加晚期癌癥患者評估負(fù)擔(dān)的基礎(chǔ)上，利用電子數(shù)據(jù)挖掘晚期癌癥患者在接受姑息治療時所處的不同狀態(tài)，以便更好地提供臨終護理（如軀體癥狀管理、心理護理、情緒咨詢、體育鍛煉、精神支持、志愿者探訪和娛樂活動等），使患者在住院期間體驗有意義的生活質(zhì)量，并最終體驗“善終”。Almasalha等［21］發(fā)現(xiàn)，使用關(guān)聯(lián)挖掘、聚類和分類技術(shù)識別隱藏信息，可為改善腫瘤患者臨終護理的質(zhì)量和效率提供強有力的技術(shù)支持。如當(dāng)系統(tǒng)通過分類和訓(xùn)練發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫中歷史數(shù)據(jù)相匹配的癥狀時，發(fā)出警報，并適時提出最佳護理實踐建議。當(dāng)前，加速采用電子病歷的激勵政策將會導(dǎo)致臨床數(shù)據(jù)的數(shù)量和可用性不斷增加，電子病歷有望成為知識發(fā)現(xiàn)的潛在金礦。然而，目前姑息治療機構(gòu)能夠充分代表住院患者標(biāo)準(zhǔn)化語言護理的電子病歷較為缺乏，導(dǎo)致其數(shù)據(jù)的可用性成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實施推廣的瓶頸，今后有待完善標(biāo)準(zhǔn)化的電子數(shù)據(jù)錄入，以利于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大限度地挖掘?qū)εR終期癌癥患者護理最為有意義的信息。

3展望

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（如ANN、SVM、DT等）給腫瘤臨床護理實踐帶來了極大的發(fā)展動力，在輔助最佳診療、護理方案選擇、早期識別不良反應(yīng)、預(yù)測并發(fā)癥、提升臨終期照護品質(zhì)等方面取得了較大的成果。相信在大數(shù)據(jù)的時代背景下，信息化的不斷發(fā)展，腫瘤領(lǐng)域與信息化的不斷深入結(jié)合，會給涵蓋腫瘤患者健康生命全周期的護理實踐帶來新的發(fā)展契機，同時為護理科研工作的開展提供更為有力的技術(shù)支持。目前，盡管我國護士工作站相關(guān)系統(tǒng)已廣泛普及應(yīng)用，但是較之國際上現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)化護理術(shù)語集，國內(nèi)很多護理記錄術(shù)語仍不夠標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)需要經(jīng)過大量的預(yù)處理后方能成為數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)。因此，如果想要充分挖掘腫瘤臨床護理實踐中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，形成新的護理知識，并有效指導(dǎo)臨床實踐，那么發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)化護理術(shù)語集，實現(xiàn)護理記錄的標(biāo)準(zhǔn)化則是關(guān)鍵的前提基礎(chǔ)?；诖?，今后的研究及實踐重點應(yīng)包括：首先，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)植入統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的醫(yī)療信息平臺，整合各個醫(yī)療信息系統(tǒng)，創(chuàng)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫，降低數(shù)據(jù)融合難度；其次，探索多學(xué)科協(xié)作模式（醫(yī)療、護理、計算機、數(shù)據(jù)分析師等），開展大樣本、多中心的前瞻性研究，進(jìn)一步提高、驗證數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在腫瘤臨床護理實踐中的前瞻性、精準(zhǔn)性和高效性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)利用率的最大化；最后，由于腫瘤患者大多具有較長的居家康復(fù)期，需自主、持續(xù)進(jìn)行疾病和癥狀的自我管理，隨著電子化醫(yī)療和護理系統(tǒng)的普遍覆蓋，對腫瘤患者院內(nèi)、外聯(lián)動數(shù)據(jù)的正確存儲、挖掘及利用具有很大空間和潛力，可進(jìn)一步開展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在分析腫瘤患者疾病特征、癥狀及癥狀群與生活質(zhì)量之間復(fù)雜關(guān)系的研究，并證實、細(xì)化最佳的數(shù)據(jù)挖掘算法，進(jìn)而推動前瞻性、個體化、全程性的癥狀管理，改善患者體驗，從而優(yōu)化腫瘤臨床護理實踐。

作者：覃盛媚 周潔 耿朝輝 單位：上海中醫(yī)藥大學(xué)