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以人工智慧方法預測肝炎患者之肝硬化進程

為了解決數據分析師 Medium的問題，作者黃彥超 這樣論述：

由於喝酒交際在臺灣社交文化當中一直扮演著主要的角色，因此有許多人患有酒精性肝炎或是加速病毒型肝炎惡化。肝炎破壞了肝臟，最後引起肝炎患者肝纖維化，而肝纖維化至肝硬化大約需要二十到三十年是一段很漫長的時間，但是早期症狀不明顯因此常讓病患疏於改變生活習慣以致進入肝硬化階段而不自知，根據衛生福利部統計(108年)慢性肝病、肝硬化有4,240人死亡。而肝硬化最後也會演變成肝癌，臺灣每年也約有7,800人因肝癌死亡，可見肝炎是不可忽視的慢性疾病。通常檢驗肝纖維化的方法是通過組織切片進行診斷稱為肝活檢，再根據國際METAVIR評分標準，將肝纖維化分為五個階段。本研究透過人工智慧方法來預測肝硬化的進程，用以

評估當前的肝的狀態轉至肝硬化的過程。經由選擇14種血液檢測、2種患者的身體特徵以及3種日常生活習慣當作資料的輸入層，而結果將會預測病人當前的肝狀態至其被醫生診斷肝硬化的年限。此篇論文透過五個實驗來比較不同類屬性對於預測結果的影響力，並分別以深度學習的深度類神經網路與機器學習的隨機森林與支持向量機模型進行訓練分析，得到隨機森林在不同實驗中都有不錯的表現，而深度類神經網路模型則次之。未來可應用在輔助醫生診斷因前期症狀不太明顯而容易被忽略的患者，提早給出警訊並掌握好肝炎病毒對肝破壞的演進，提早預防以延長病人的壽命。