第四章 資料分析與研究結果
4.2.2 脂肪肝預測模型與驗證
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表 4- 9 變數定義對照表 檢查類型 變數名稱 變數意義
生理參數 Age 年齡(Age) Sex 性別(Sex)
BMI 身體質量指數(Body Mass Index, BMI) WC 腰圍(Waist Circumference, WC)
BP 血壓(Blood Pressure, BP) 實驗室檢查 UA 肌酸酐(Creatinine)
Cre 尿酸(Uric Acid, UA) Protein 尿蛋白(Uric Protein )
ALT 血清丙酮酸轉移(Alanine aminotransferase, ALT) AST 血清麩氨酸轉移(Aspartate aminotransferase , AST) rGT 丙型麩胺醯轉移酶(γ-glutamyl transpeptidase, r-GT) AC 空腹血糖(Fasting Glucose, GLU-AC)
TG 三酸甘油脂(Triglyceride , TG) TC 總膽固醇(Total Cholesterol, TC)
HDL 高密度脂蛋白(High-density Lipoprotein, HDL) 健康行為 Drinking 喝酒(Drinking)
Exercise 運動(Exercise) Smoking 抽菸(Smoking)
4.2.2 脂肪肝預測模型與驗證
由蒐集的文獻和專家的建議中找出與脂肪肝相關的因素，依循層級分析 法找出因素的相對重要性與權重大小，來建立脂肪肝預測模型。每個新輸入 的案例會依照預測模型所遵循的規則找出最後的預測結果，將資料分成兩份，
一份為 2007 至 2009 年的健康檢查報告，另一份為 2010 年的健康檢查報告，
一份做為案例庫建立使用，另一份做為脂肪肝預測模型驗證使用。
Case Distance = √∑𝑛 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑖
𝑖=1 ∗ (𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑑𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑖)2
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將層級分析法得到的相對權重大小(表 4-10)，帶入案例式推理演算的預測模 型中可以得到最終的脂肪肝預測模型：
Case Distance =Square root ( 0.016 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐴𝑔𝑒2
+ 0.018 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒
𝑆𝑒𝑥2 + 0.063 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐵𝑀𝐼2 + 0.066 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑊𝐶2+ 0.032 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐵𝑃2 + 0.072 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐴𝐿𝑇2
+ 0.046 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐴𝑆𝑇2 + 0.049 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝐺𝑇2
+ 0.039 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐶𝑟𝑒2 + 0.031 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑈𝐴2
+ 0.039 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑃𝑟𝑜2 + 0.071 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐴𝐶2
+ 0.090 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑇𝐺2 + 0.074 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑇𝐶2
+ 0.043 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐻𝐷𝐿2 + 0.099 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐷𝑟𝑖𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔2
+ 0.089 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝐸𝑥𝑒𝑟𝑐𝑖𝑠𝑒2 + 0.060 ∗ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑆𝑚𝑜𝑘𝑖𝑛𝑔2 )
傳統的「分配模式(Distributive mode)」是採用構面權重直接乘上準則權重 的方式， Satty 認為此方式會因為每個評估構面內擁有不同數量的評估準則而造 成權重分配不公平的現象；所以 Satty 為求衡量準則的公平性，另外提出一個考 量不同準則數量再標準化的「理想模式(Ideal mode)」，此方法首先將準則權重除 以同構面最高之權重的數值計算出來後，再將所有構面計算出來的準則權重加總 後當成分母，而把個別計算出來的準則權重當成分子，最後分別乘上所屬構面的 權重及整體構面數量 (Saaty，1994) 。本研究透過理想模式來作為採用的標準，
如表 4-10，最後將 2010 年的 239 筆健康檢查報告資料帶入預測模型進行驗證。
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至 Type5。Type1 能在前五個最相似案例中就找到完全相同的詳細診斷之案 例的比率為 87.88%，Type1 的脂肪肝詳細診斷略分類為 18 種；Type2 能在 前五個最相似案例中找到正確診斷分類的比率為為 90.35%，診斷分類為無‧ 國
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脂肪肝、極輕度、輕度、輕至中度、中度、中至重度、重度脂肪肝等七種程 度分類；Type3 能在前五個最相似案例中找到正確診斷分類的比率為 94.16%，
診斷分類為無至極輕度、輕至中度、中至重度、重度脂肪肝四種程度分類；
Type4 能在前五個最相似案例中就找到正確診斷分類的比率為 99.16%，診斷 分類為無至輕度、中度至重度脂肪肝兩種程度分類。Type5 能在前五個最相 似案例中就找到是否患有脂肪肝的結果的比率為 96.23%。
表 4- 11 案例推理結果個數與比率累積表
最後從取回的前十個最相似案例來看其比率，Type1 能在前十個最相似案例中可 以找到完全相同診斷之案例的比率為 94.98%，Type1 的脂肪肝詳細診斷略分為 18 種；Type2 能在前十個最相似案例中找到正確診斷的比率為 97.48%，診斷分 類為無脂肪肝、輕度、輕至中度、中度、中至重度、重度脂肪肝等七種程度分類；
Type3 能在前十個最相似案例中找到正確診斷分類的比率為 98.74%，診斷分類從 無脂肪肝、輕至中度、中至重度、重度脂肪肝四種程度分類。Type4 能在前十個 Type1 % Type2 % Type3 % Type4 % Type5 % 1 130 54.40% 132 55.22% 141 59.01% 209 87.87% 164 69.04%
2 172 71.97% 176 73.62% 184 77.01% 226 94.56% 201 84.1%
3 193 80.76% 197 82.41% 209 87.47% 232 97.07% 220 92.05%
4 202 84.53% 207 86.58% 220 92.07% 236 98.74% 226 94.56%
5 210 87.88% 216 90.35% 225 94.16% 237 99.16% 230 96.23%
6 218 91.23% 224 93.7% 229 95.83% 238 99.58% 233 97.48%
7 220 92.06% 227 94.96% 230 96.25% 238 99.58% 234 97.9%
8 222 92.89% 229 95.8% 232 97.08% 238 99.58% 235 98.32%
9 225 94.15% 231 96.64% 234 97.91% 239 100% 236 98.74%
10 227 94.98% 233 97.48% 236 98.74% 239 100% 237 99.16%
11 228 95.4% 234 97.9% 239 100% 239 100% 239 100%
12 231 96.66% 236 98.74% 239 100% 239 100% 239 100%
13 232 97.08% 237 99.16% 239 100% 239 100% 239 100%
14 232 97.08% 237 99.16% 239 100% 239 100% 239 100%
15 234 97.91% 238 99.58% 239 100% 239 100% 239 100%
>15 239 100% 239 100% 239 100% 239 100% 239 100%
Total 239 100% 239 100% 239 100% 239 100% 239 100%
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最相似案例中找到正確診斷分類的比率為 100%，診斷分類為無至輕度、中度至 重度脂肪肝兩種程度分類；Type5 能在前十個最相似案例中正確找到是否患有脂 肪肝的結果比率為 99.16%。
另外透過一般資訊檢索(Information Retrieval)領域中常見的評估指標
「Precision」來看，定義與計算公式如下所示：
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =𝑅𝑟𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑐𝑎𝑠𝑒𝑠 𝑟𝑒𝑡𝑟𝑖𝑒𝑣𝑒𝑑 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑡𝑟𝑖𝑒𝑣𝑒𝑑 𝑐𝑎𝑠𝑒𝑠
Type1 至 Type5 採用的評估指標「Precision」，以 P(5)表示取前五個最相似 案例來看之比率結果。Type1 的 P(5)為 50.54%，即能在前五個最相似案例中找 到正確詳細診斷之案例個數的比率，Type1 的脂肪肝詳細診斷略分為 18 種；Type2 的 P(5)為 51.87%，即能在前五個最相似案例中找到正確診斷分類之案例個數的 比率，診斷類型為無脂肪肝、輕度、輕至中度、中度、中至重度、重度脂肪肝七 種類型。Type3 的 P(5)為 55.52%，即能在前五個最相似案例中找到正確診斷分 類之案例個數的比率，診斷類型為無脂肪肝、輕至中度、中至重度、重度脂肪肝 四種程度類型。Type4 的 P(5)正確率為 85.89%，即能在前五個最相似案例中找 到正確診斷分類之案例個數的比率，診斷類型為無至輕度、中度至重度脂肪肝兩 種程度類型。Type5 的 P(5)正確率為 65.89%，即能在前五個最相似案例中找到 正確診斷分類之案例個數的比率，診斷類型為有或無脂肪肝兩種程度類型。
另外，由於 Type1 的原始診斷結果為最原始的診斷資料分類，含有更詳細的 診斷內容，所以較難在前十五個最相似案例中就找到完全相同詳細的診斷。一般 脂肪肝診斷程度的類型為無、輕度、中度、重度，而 Type2 為配合某醫院醫生更 詳細的診斷而略分為更詳細的程度類型。
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