基于青少年近视研究队列探究机器学习算法判断户内外活动

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目的:本文旨在利用机器学习算法配合可穿戴人工智能腕表,判断对象所处环境从而检测统计户外时间,探究户外活动对青少年近视的影响。方法:本研究前期收集来自8个场景的12名成人的腕表数据和手动记录的真实位置作为数据集A。本团队自主研发的可穿戴智能腕表可以实时收集佩戴者所受光照度,紫外线水平、计步、GPS等海量数据。从数据集A中选取70%的数据作为训练数据集,30%作为测试集。使用七种常用机器学习方法构建判断模型,甄选出最优模型SVM,构建两分类模型A。为了优化模型,转化模型应用于真实学生近视队列。另收集来源于172名小学生真实活动数据作为数据集B,同时配12名监督员负责记录小学生活动位置作为金标准,根据来源于学生真实数据的数据集B在模型A的基础上继续优化模型得到SVM模型B。利用模型B对数据集B进行判断测试,并交叉测试数据集A从而检验模型性能。除此以外,使用传统单变量阈值分割方法重复以上这三次判断并与机器学习比较。结果:在两个数据集中,机器学习算法的准确率均明显优于单变量阈值分割方法。数据A中,SVM的准确性和AUC分别为99.55%,0.99,单变量阈值分割准确性和AUC分别为95.11%,0.95,差异有统计学意义(p<0.01);数据B的交叉验证中,SVM的准确度和AUC分别为82.67%和0.90,而单变量阈值分割方法为80.88%和0.85,差异有统计学意义(p<0.01)。在模型A基础上重新训练生成的模型B在上海市小学生近视干预队列中判断户外活动位置的准确度和AUC分别为92.43%和0.96,性能高于原模型A。结论:与以往传统单变量阈值分割方法相比,SVM算法可以提供更为高效、灵活且高精度的判断户内外活动位置方法。并且对于一个SVM模型,使用真实应用场景的测试数据做自身训练模型,可以提高机器学习算法的准确性。本研究所开发的模型工具结合智能腕表不仅适用于研究户外活动在近视发生和发展中的作用,且可以应用于其他有关卫生健康与疾病管理的人群队列研究中。
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