經(jīng)美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)批準后，第一批可穿戴式數(shù)字健康監(jiān)測儀目前剛剛上市，并集成在諸如智能手表之類的消費產(chǎn)品中。醫(yī)學傳感器技術的不斷快速發(fā)展，使得小巧、經(jīng)濟且精度越來越高的生理傳感器被應用在現(xiàn)有的可穿戴設備中。

前沿的機器學習和人工智能算法正是這種轉變的驅動力之一，它們能夠從海量數(shù)據(jù)中提取和解讀有價值的信息。這些數(shù)據(jù)往往包含噪聲和不太完美的信號（比如智能手表上的心電圖數(shù)據(jù)），并被各種偽信號所破壞，傳統(tǒng)算法常常是基于規(guī)則和確切性的，因此難以妥善處理這類數(shù)據(jù)。

直到最近，解開這些傳感器發(fā)出的生理信號中的秘密，并做出足夠準確的決策，從而被申報監(jiān)管機構接受仍然非常困難，有時甚至是不可能的。而機器學習和人工智能算法的進步，正使得工程師和科學家能夠克服許多這樣的挑戰(zhàn)。

通過這篇文章，讓我們一同來仔細看看生理信號處理算法的總體架構，理解背后的運算過程，并將其轉化為經(jīng)過數(shù)十年研究建立起來的現(xiàn)實中的工程技術。

機器學習算法的開發(fā)主要包括兩個步驟（圖 1）。

第一步是特征工程，從相應的數(shù)據(jù)集中提取特定數(shù)值/數(shù)學特征。

第二步，將提取的特征輸入一個廣為人知的統(tǒng)計分類或回歸算法，如支持向量機或適當設定后的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡（訓練好的模型可用于對新的數(shù)據(jù)集進行預測）。利用一個合理標記過的數(shù)據(jù)集對該模型進行迭代訓練，在達到令人滿意的準確度后，就可以在生產(chǎn)環(huán)境中作為預測引擎在新數(shù)據(jù)集上使用。

圖 1. 典型的機器學習工作流程包括訓練和測試階段。

那么，對于心電信號的分類問題，這個工作流程是如何實現(xiàn)的呢？

在本案例中，我們采用了 2017 年的 PhysioNet Challenge dataset，其中使用了真實的單導聯(lián)心電圖數(shù)據(jù)。目標是將病人的心電信號分為四類：正常、房顫、其他心律和雜音過多。

在 MATLAB 中處理這個問題的整個流程和各個步驟如圖 2 所示。

圖 2. MATLAB用于開發(fā)心電信號分類的機器學習算法的工作流程。

預處理和特征工程

特征工程可能是開發(fā)一套魯棒的機器學習算法中最難的部分。這類問題不能簡單地視為“數(shù)據(jù)科學”問題，因為在探究解決方法時，掌握生物醫(yī)學工程領域的專業(yè)知識，了解不同類型的生理信號和數(shù)據(jù)非常重要。

MATLAB 等工具為領域專家提供了數(shù)據(jù)分析和高級機器學習功能，使他們能夠更容易地將“數(shù)據(jù)科學”功能（如高級機器學習功能）應用于他們正在解決的問題，從而專注于特征工程。在本例中，我們使用先進的小波技術對信號進行處理，以去除數(shù)據(jù)集中的噪聲和漸變趨勢，如呼吸偽影，并從信號中提取各種需要關注的特征。

開發(fā)分類模型

統(tǒng)計和機器學習工具箱中的分類學習應用程序，對于對機器學習不太熟悉的工程師和科學家來說，是一個特別有效的切入點。

一旦從信號中提取到足夠多實用的相關特征，我們就能使用這個應用程序來快速探究各種分類器及其性能，從而縮小模型選擇范圍，用于進一步優(yōu)化。這些分類器包括決策樹、隨機森林、支持向量機和 K 近鄰(KNN)。您能夠嘗試并選擇出能夠為特征集提供最佳分類性能的策略（通常使用混淆矩陣或 AUC 等指標進行評估）。在示例中，我們只采用這種方法就快速實現(xiàn)了所有類別約 80% 的總體準確率（本次比賽的獲獎項目得分大約為 83%）。注意，我們沒有在特征工程或分類器調試上花費太多時間，因為重點是驗證方法。

通常，花時間進行特征工程和分類器調試，可以顯著提高分類準確度。深度學習等更先進的技術也可以應用于此類問題，其中，特征工程、特征提取和分類步驟會被整合到單一訓練步驟中，然而與傳統(tǒng)的機器學習技術相比，這種方法通常需要大很多的訓練數(shù)據(jù)集，以達到期望的效果。

挑戰(zhàn)、法規(guī)和對未來的承諾

雖然許多常見的可穿戴設備還不能完全取代 FDA 批準并經(jīng)醫(yī)學驗證的對應設備，但所有的技術和消費趨勢都明確地指向這個方向。FDA 已經(jīng)開始在多方面積極發(fā)揮作用，例如簡化法規(guī)，通過諸如“數(shù)字健康軟件預認證計劃”這樣的舉措，鼓勵管理科學的發(fā)展，和設備開發(fā)的建模仿真等。

人們希望，將從日?？纱┐髟O備中收集到的人體生理信號轉換為一種新型數(shù)字生物標記，以全面反映我們的健康狀況。如今，這一愿景比以往任何時候都更加真實，這在很大程度上要歸功于信號處理、機器學習和深度學習算法的進步。MATLAB 等工具所支持的工作流程，使醫(yī)療設備領域的專家，在即使不成為數(shù)據(jù)科學家的情況下，也能夠采取并利用機器學習等數(shù)據(jù)科學技術。