无创型健康评估模型的通用建立方法及研发

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1、无创型健康评估模型的通用建立方法惠恒集团深圳市天信生物科技有限公司赵红谢国梁【摘要】健康管理过程中，根据健康信息提供个体化亚健康干预手段是健康评估不可缺少的重要环节。本文介绍了基于系统生物信息学，宏观检测人体整体系统变量，以流行病学前瞻性模型为示教标准，研发周期短，经济适用的无创型健康评估模型的方法。并以缺血性心血管病发病危险因素为例，研发出无创型人体经络检测值评估模型，其外推预报结果初步显示了此方法的应用可行性。【关键词】危险性评估；模型；机器学习；经络信息检测及处理1引言1.1亚健康检测和评估现状亚

2、健康的检测和评估是健康管理最终提供个体化的干预手段，是必不可少的先决条件。由于绝大多数被市场“炒”作起来的亚健康检测与评估“产品”均没有经过科学系统的应用研究和实施数据支持，因而只呈昙花一现便无影无踪[1]。1.2现存的一些商业化亚健康检测评估手段分类1.2.1以既存疾病验后诊断案例为基础的无创型评估模型尽管此类亚健康检测评估手段的机理各异，但就其所获取的信息、所建立的评估模型而言，并非疾病预警意义上的严格的前瞻性健康风险评估。因为其模型建立机制实质上是通过检测数据，归纳现存已产生疾病属性的回顾性提示（

3、尽管此类检测评估系统的商业宣传称其对疾病具有早期提示作用）。检测信息从既存疾病的非亚健康人群中获取，然后采用数据处理进行归纳，得出的结论实为既存疾病属性的标示。因此，此类评估模型的方法论逻辑的建立比较含混，不同于亚健康状态下，具有疾病预警意义的前瞻性健康风险评估。为解决以上弊端，有必要采用基于亚健康---疾病时间序列趋势统计分析，具有较严格的前瞻预报意义的有创型流行病学评估模型。1.2.2以亚健康---疾病时间序列趋势统计分析为基础的有创型流行病学评估模型任何一种慢性疾病都有其特有的生理病理变化，尽管这

4、些变化是复杂的，但是很小的变化都会在生物标记上有所体现。这里的生物标记群不只是考虑单一指标的测量值，而是包括全面观察到的众多有意义的生物医学指标及其它指标，是对人身体健康状况的整体评估。因此，如果在疾病发生前测得其生物标记模式，并连续观察疾病发展过程中时间序列趋势下生物标记的变化情况，采用流行病学统计分析方法，如Cox比例风险模型[2]等，建立评估模型，就可发现导致疾病发生及发展的关键因素，也就是在亚健康人群检测评估中真正有意义的前瞻性健康风险评估的检测信息判据。将某个体的生物标记群录入计算机，基于评估

5、模型的预测软件系统就会自动将录入信息与软件的预测模式进行比较分析，确定该个体发生疾病的趋势及可能性，此过程为采取有效的预防措施创造了条件。这种检测评估手段的遗憾之处是必须包括有创性血生化指标，因而增加了诸多不便。2交叉综合评估方法通过综合评估的手段使以上两类机制不同的检测评估模型“杂交”，扬弃各自的优缺点是必要的。由于所构造的新模型来源于两类产生机制全然不同的源模型的“杂交”，因此新模型不可能通过两类模型算法的合成来获取，也不可能借助原来产生两类模型的临床案例的汇合重新构建，只能通过原创的交叉试验设计积

6、累足够的临床案例来获取。这里笔者提供一个采用系统生物信息学[3]的计算机学习获取无创型评估模型的交叉综合对照试验的方案（如图1），通过有创型基于时间序列的流行病学疾病预报模型作标准，开发出无创型健康评估（疾病预警）模型。此模型可不断地伴随临床案例的积累而优化。下面以缺血性心血管评估模型[4]为对照，简述基于人体经络检测值无创型评估模型的开发过程，并对初步应用结果进行分析。图1获取无创性评估模型的交叉综合对照方案健康评估个体有创检测属性无创检测属性有创流行病学评估模型评估结果机器学习训练案例机器学习无创评

7、估模型再学习3以人体经络检测为基础，建立缺血性心血管病发病危险无创型评估模型3.1经络检测原理采用经络测量信息作为亚健康状态主要连续量生物标记之一。根据国内外电生理学实验发现，如经穴处存在Ca，Fe元素和Ca离子的富聚，以及经络循经传导线上与经穴点有关線粒三磷（ATP）较多的细胞集聚等实证结果[5-12]，Ca离子作为细胞间质中第一、第二信使，参与细胞生长发育重要过程，在人体生命过程中扮演着重要的角色，因此经络测量可能成为采集生命科学信息的重要手段。在血生化数值等诊断指标变化前，经络信息[13]与其他“

8、生物-心理-社会”的综合标记群的合参综合可能会更准确地揭示一些生命现象的量化本质，如亚健康状态。本研究正是通过宏观电子检测多处经络穴位点的皮肤表面电阻值，经系统生物信息学的计算机学习（supervisorbasedlearning），获取模式发现(patterndiscovery)，综合挖掘提取机体功能状况特征信息，深刻揭示经络信息表达的微观生命科学本质。与其他商业化的无创型检测手段相比，经络皮肤表面电阻检测具有较为经济简便的优越性。3.2