Research on Intelligent Diagnosis Model of Traditional Chinese Medicine based on Ensemble Learning： Taking Perimenopausal Syndrome as an Example

YAO Shuaijun; YAN Jinglai; DU Caifeng; YANG Jihong

doi:10.13288/j.11-2166/r.2023.06.007

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Research on Intelligent Diagnosis Model of Traditional Chinese Medicine based on Ensemble Learning： Taking Perimenopausal Syndrome as an Example

更新时间：2023-03-13

- Research on Intelligent Diagnosis Model of Traditional Chinese Medicine based on Ensemble Learning： Taking Perimenopausal Syndrome as an Example
- Journal of Traditional Chinese Medicine Vol. 64, Issue 6, Pages: 572-580(2023)
- 作者机构：
  
  山西中医药大学，山西省晋中市高校园区大学街121号，030619
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2023.06.007
  CLC：
- Received：22 July 2022，
  
  Revised：2022-12-02，
  
  Published：17 March 2023
- 稿件说明：
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姚帅君,闫敬来,杜彩凤等.基于集成学习构建围绝经期综合征中医智能诊断模型[J].中医杂志,2023,64(06):572-580.

YAO Shuaijun,YAN Jinglai,DU Caifeng,et al.Research on Intelligent Diagnosis Model of Traditional Chinese Medicine based on Ensemble Learning： Taking Perimenopausal Syndrome as an Example[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2023,64(06):572-580.
姚帅君,闫敬来,杜彩凤等.基于集成学习构建围绝经期综合征中医智能诊断模型[J].中医杂志,2023,64(06):572-580. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2023.06.007.

YAO Shuaijun,YAN Jinglai,DU Caifeng,et al.Research on Intelligent Diagnosis Model of Traditional Chinese Medicine based on Ensemble Learning： Taking Perimenopausal Syndrome as an Example[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2023,64(06):572-580. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2023.06.007.

摘要

目的

基于集成学习中的模型融合方法建立围绝经期综合征中医智能化诊断模型。

方法

检索中国知网（CNKI）、万方数据知识服务平台（WF）、维普中文科技期刊数据库（VIP）、中国生物医学文献服务系统（CBM）以及古今医案云平台自建库至2022年5月20日收录的中医诊治围绝经期综合征的医案数据1021个，以此建立数据集。将1021个数据样本按7∶3比例分为训练集714个和测试集307个。利用随机森林、支持向量机、人工神经网络分别构建围绝经期综合征辨证诊断模型，通过各分类器模型学习数据集并进行预测。通过网格搜索法进行模型的超参数调优，然后通过异质集成的方法对三种分类器模型进行融合，组成一个强学习器，以准确率、精确率、召回率、f1分数、受试者工作特征曲线下面积（AUC值）等作为模型的评价指标。

结果

分别构建了随机森林、支持向量机、神经网络、集成模型对其进行评估，其准确率分别为0.84、0.86、0.85、0.87；精确率分别为0.85、0.86、0.85、0.87；召回率分别为0.84、0.86、0.85、0.87；f1分数分别为0.84、0.86、0.85、0.87；AUC值分别为0.98、0.97、0.97、0.98。各指标均以集成模型最优。

结论

集成模型能够综合各个弱监督模型的优点，具有更好的稳定性，其性能和泛化能力都优于单一学习器，其结果对于临床中医诊断具有重要的参考价值。

Abstract

Objective

To set up a traditional Chinese medicine （TCM） intelligent diagnosis model of perimenopausal syndrome based on the model fusion method in ensemble learning.

Methods

The databases including CNKI，WanFang Data，VIP，CBM as well as the ancient and modern medical case cloud platform were searched from inception date to May 20th， 2022，to collect the 1021 data samples of medical cases of perimenopausal syndrome treated by TCM and then establish the data set. The 1021 data samples were divided into training set（n = 714） and test set（n = 307） by a ratio of 7∶3. Random forest， support vector machine and artificial neural network were used to build the syndrome differentiation diagnosis models of perimenopausal syndrome，and the above classifier models were used to learn the data set and make predictions. Then the hyper-parameters of the models were optimized by grid search method，and the three classifier models were fused by heterogeneous integration method to form a strong learner. And the accuracy， precsion，recall， f1 score，and the area under the curve （AUC） value were taken as the evaluation indicators of models.

Results

The accuracy rate of random forest， support vector machine， neural network and ensemble model was 0.84， 0.86， 0.85， and 0.87， respectively； the corresponding precsion rates were 0.85， 0.86， 0.85 and 0.87； the recall rates were 0.84， 0.86， 0.85， and 0.87， respectively； the f1 scores were 0.84， 0.86， 0.85 and 0.87；the AUC values were 0.98， 0.97， 0.97 and 0.98. The ensemble model was optimal in all indicators.

Conclusion

The ensemble model which has better stability can synthesize the advantages of each weak supervision model， and its performance and generalization ability are better than that of a single learner， thereby having significant reference value for clinical diagnosis in TCM.

关键词

Keywords

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