Featuretools 與隨機森林實現預測性維護

Featuretools 能自動從時序資料中提取特徵，有效解決了傳統機器學習中手動設計特徵的繁瑣流程。此方法結合隨機森林演算法，能更精準地預測裝置剩餘壽命（RUL）。實作上，先利用 Featuretools 產生特徵矩陣，再利用隨機森林迴歸器進行訓練及預測。過程中，透過遞迴式特徵消除（RFE）篩選關鍵特徵，提升模型效能並降低運算成本。此外，藉由特徵重要性分析，可以深入理解各特徵對預測結果的影響程度，進一步最佳化模型。

使用Featuretools和隨機森林進行特徵選擇和預測

在這個章節中，我們將使用Featuretools來生成更多的特徵，並使用隨機森林進行特徵選擇和預測。

首先，我們使用Featuretools來生成更多的特徵。Featuretools是一個強大的工具，可以自動生成特徵，並且可以根據實體集和特徵定義來生成特徵。

import featuretools as ft
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.feature_selection import RFE

# 生成特徵矩陣
fm = ft.calculate_feature_matrix(entityset=make_entityset(data, nclusters, kmeans=kmeans)[0], 
                                 features=features, chunk_size=.26, 
                                 cutoff_time=cutoff_time_list[0])

# 儲存特徵矩陣
fm.to_csv('Advanced_FM.csv')

# 顯示特徵矩陣
print(fm.head())

接下來，我們使用隨機森林進行特徵選擇和預測。隨機森林是一種強大的機器學習演算法，可以用於特徵選擇和預測。

# 定義隨機森林模型
def pipeline_for_test(fm_list, hyperparams={'n_estimators':100, 'max_feats':50, 'nfeats':50}, do_selection=False):
    scores = []
    regs = []
    selectors = []
    
    for fm in fm_list:
        # 移除目標變數
        y = fm.pop('RUL')
        
        # 定義隨機森林模型
        reg = RandomForestRegressor(n_estimators=int(hyperparams['n_estimators']), 
                                    max_features=min(int(hyperparams['max_feats']), int(hyperparams['nfeats'])))
        
        # 切分資料
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(fm, y)
        
        # 進行特徵選擇
        if do_selection:
            selector = RFE(reg, n_features_to_select=int(hyperparams['nfeats']))
            selector.fit(X_train, y_train)
            X_train = selector.transform(X_train)
            X_test = selector.transform(X_test)
        
        # 訓練模型
        reg.fit(X_train, y_train)
        
        # 預測
        y_pred = reg.predict(X_test)
        
        # 計算評估指標
        score = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
        
        # 儲存結果
        scores.append(score)
        regs.append(reg)
        selectors.append(selector)
    
    return scores, regs, selectors

最後，我們可以使用這個pipeline來進行特徵選擇和預測。

# 定義hyperparameters
hyperparams = {'n_estimators':100, 'max_feats':50, 'nfeats':50}

# 定義特徵矩陣列表
fm_list = [fm]

# 定義cutoff時間列表
cutoff_time_list = [cutoff_time_list[0]]

# 迴圈生成特徵矩陣
for i in range(1, splits):
    fm = ft.calculate_feature_matrix(entityset=make_entityset(data, nclusters, kmeans=kmeans)[0], 
                                     features=features, chunk_size=.26, 
                                     cutoff_time=cutoff_time_list[i])
    fm_list.append(fm)

# 執行pipeline
scores, regs, selectors = pipeline_for_test(fm_list, hyperparams)

內容解密：

在這個章節中，我們使用Featuretools來生成更多的特徵，並使用隨機森林進行特徵選擇和預測。Featuretools是一個強大的工具，可以自動生成特徵，並且可以根據實體集和特徵定義來生成特徵。隨機森林是一種強大的機器學習演算法，可以用於特徵選擇和預測。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[資料] --> B[特徵生成]
    B --> C[特徵選擇]
    C --> D[預測]
    D --> E[評估]

這個圖表顯示了我們的pipeline的流程。首先，我們使用Featuretools來生成特徵。接下來，我們使用隨機森林進行特徵選擇和預測。最後，我們評估模型的效能。

使用隨機森林迴歸器進行特徵選擇和模型訓練

在這個章節中，我們將使用隨機森林迴歸器（RandomForestRegressor）進行特徵選擇和模型訓練。首先，我們需要匯入必要的庫和定義變數。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
import numpy as np

接下來，我們定義一個函式 pipeline_for_test ，這個函式會對輸入的特徵矩陣 X_train 和 X_test 進行特徵選擇和模型訓練。

def pipeline_for_test(fm_list):
    scores = []
    regs = []
    selectors = []
    
    for i in range(len(fm_list)):
        reg = RandomForestRegressor(n_jobs=3)
        selector = RFE(reg, int(hyperparams['nfeats']), step=25)
        
        selector.fit(X_train, y_train)
        X_train_selected = selector.transform(X_train)
        X_test_selected = selector.transform(X_test)
        
        selectors.append(selector)
        reg.fit(X_train_selected, y_train)
        regs.append(reg)
        
        preds = reg.predict(X_test_selected)
        scores.append(mean_absolute_error(preds, y_test))
    
    return scores, regs, selectors

然後，我們呼叫這個函式並印出結果。

scores, regs, selectors = pipeline_for_test(fm_list)
print([float('{:.1f}'.format(score)) for score in scores])
print('Average MAE: {:.1f}, Std: {:.2f}\n'.format(np.mean(scores), np.std(scores)))

這個程式碼會輸出每次迴歸器的預測誤差（MAE）和平均MAE。

特徵重要性分析

接下來，我們進行特徵重要性分析，以瞭解哪些特徵對模型的預測結果最重要。

most_imp_feats = utils.feature_importances(fm_list[0], regs[0])

這個程式碼會計算每個特徵的重要性，並傳回一個列表，其中包含每個特徵的重要性值。

圖表視覺化

為了更好地理解模型的預測結果和特徵重要性，我們可以使用Mermaid圖表進行視覺化。

  flowchart TD
    A[特徵選擇] --> B[模型訓練]
    B --> C[預測]
    C --> D[評估]
    D --> E[特徵重要性分析]

這個圖表展示了整個流程，從特徵選擇到模型訓練、預測、評估和特徵重要性分析。

圖表翻譯：

這個圖表展示了整個流程的步驟，從特徵選擇到模型訓練、預測、評估和特徵重要性分析。每個步驟都與下一個步驟相連，展示了整個流程的邏輯關係。

預測維護中的 LSTM 模型應用

在預測維護中，長短期記憶（LSTM）模型是一種常用的深度學習技術，尤其是在時間序列預測中。以下是使用 LSTM 模型進行預測維護的步驟：

資料準備

首先，需要準備好時間序列資料，包括感測器測量值和剩餘使用壽命（RUL）。以下是部分資料的示例：

感測器測量值	RUL
0.035
0.029
0.028

LSTM 模型建立

接下來，需要建立 LSTM 模型。以下是使用 Python 和 Keras 建立 LSTM 模型的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

hidden_neurons = 128
model = Sequential()
model.add(LSTM(hidden_neurons, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

模型訓練

訓練 LSTM 模型需要將資料分成訓練集和驗證集。以下是使用 Python 和 Keras 進行模型訓練的示例：

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, nb_epoch=5000, validation_split=0.20)

模型評估

訓練完成後，需要評估模型的效能。以下是使用 Python 和 Keras 進行模型評估的示例：

predicted = model.predict(X_test)
print('Mean Abs Error: {:.2f}'.format(mean_absolute_error(predicted, y_test)))

常見問題

以下是預測維護中常見的問題：

可以使用其他深度學習架構進行預測嗎？

是的，可以使用其他深度學習架構進行預測，例如卷積神經網路（CNN）或圖神經網路（GNN）。

如何增加訓練資料的數量？

可以使用資料增強技術，例如生成對抗網路（GAN）或變分自編碼器（VAE），來增加訓練資料的數量。

可以在工業設定中進行異常偵測嗎？

是的，可以在工業設定中進行異常偵測，例如生產過程中的異常偵測或實時時間序列異常偵測。

可以在 IoT 設定中進行其他分析嗎？

是的，可以在 IoT 設定中進行其他分析，例如使用時間序列資料進行預測或分類。

深度學習在醫療保健中的應用

醫療保健是物聯網（IoT）的一個重要應用領域，物聯網技術在醫療保健中的應用正在迅速增長。根據市場研究，全球醫療保健物聯網市場預計到2025年將達到534.3億美元。物聯網在醫療保健中的應用包括遠端和實時病人監測，將產生出大量的異構資料。然而，分析和提取這些資料中的有用資訊對於醫學和醫療保健專業人員來說是一個挑戰。深度學習（DL）和機器學習（ML）模型可以透過對資料進行分類和異常檢測來解決這個挑戰。

本章將介紹根據深度學習的物聯網醫療保健解決方案。首先，我們將概述物聯網在醫療保健中的各種應用。然後，我們將簡要介紹兩個用例，其中醫療服務可以透過支援深度學習的物聯網解決方案來改善和/或自動化。在本章的第二部分，我們將介紹根據深度學習的醫療保健事件和/或疾病檢測的實踐經驗。

物聯網和醫療保健應用

物聯網技術可以應用於醫療保健的各個領域，包括遠端病人監測、醫療裝置管理和醫療資料分析。物聯網可以幫助醫療保健提供者更好地瞭解病人的需求，提高醫療服務的質量和效率。

用例一：遠端慢性疾病管理

遠端慢性疾病管理是物聯網在醫療保健中的一個重要應用。透過使用物聯網裝置，醫療保健提供者可以遠端監測病人的健康狀況，提供及時的醫療服務和支援。這可以幫助改善病人的生活質量，減少醫療費用。

實現遠端慢性疾病管理

實現遠端慢性疾病管理需要使用物聯網裝置和深度學習演算法。物聯網裝置可以用來收集病人的健康資料，例如血壓、血糖和心率。深度學習演算法可以用來分析這些資料，預測病人的健康狀況，提供及時的醫療服務和支援。

用例二：物聯網在痤瘡檢測和護理中的應用

物聯網在痤瘡檢測和護理中的應用是另一個重要的用例。透過使用物聯網裝置，醫療保健提供者可以遠端監測病人的皮膚狀況，提供及時的醫療服務和支援。這可以幫助改善病人的生活質量，減少醫療費用。

實現痤瘡檢測和護理

實現痤瘡檢測和護理需要使用物聯網裝置和深度學習演算法。物聯網裝置可以用來收集病人的皮膚資料，例如皮膚影像和皮膚狀況。深度學習演算法可以用來分析這些資料，預測病人的皮膚狀況，提供及時的醫療服務和支援。

深度學習在物聯網醫療保健中的應用

深度學習是物聯網醫療保健中的一個重要技術。深度學習演算法可以用來分析物聯網裝置收集的資料，預測病人的健康狀況，提供及時的醫療服務和支援。

CNN和LSTM在物聯網醫療保健中的應用

CNN和LSTM是兩種常用的深度學習演算法。CNN可以用來分析影像資料，例如皮膚影像。LSTM可以用來分析時間序列資料，例如血壓和血糖。

資料收集

資料收集是深度學習演算法的第一步。物聯網裝置可以用來收集病人的健康資料，例如血壓、血糖和心率。

資料預處理

資料預處理是深度學習演算法的第二步。收集到的資料需要進行預處理，例如資料清洗和資料轉換。

模型訓練

模型訓練是深度學習演算法的第三步。預處理好的資料需要用來訓練深度學習模型，例如CNN和LSTM。

模型評估

模型評估是深度學習演算法的第四步。訓練好的模型需要進行評估，例如精度和召回率。

IoT在醫療保健中的應用

全球的醫療保健服務面臨著巨大的挑戰，包括成本飆升、人口老齡化、慢性疾病的增加以及醫療專業人員的短缺。傳統的醫療服務依賴於平均和質性資料以及一刀切的處方方法已經不能滿足需求。在這種情況下，IoT在醫療保健服務中的應用可以解決許多挑戰，包括：

無縫整合現有的技術
支援大資料處理和分析
個性化服務
遠端和實時監測根據連線的醫療服務
數量化資料，提供比質性資料更有效的服務
醫療專業人員和患者之間的互動和實時互動
無處不在的服務訪問
高效的醫療資源管理

所有這些IoT基礎解決方案的特點都將改變醫療保健行業。這些服務可以在兩種不同的環境中提供：

醫院和診所
非臨床患者環境

以下圖表強調了這兩種環境中的一些主要應用，並列出了每個環境中的潛在服務：

智慧醫院

全球各地的醫院都面臨著人滿為患和資源短缺的問題，包括醫療專業人員和裝置。IoT基礎的遠端服務，例如遠端監測和遠端醫療，可以提供基本的醫療服務。遠端監測老年患者和慢性疾病患者可以大大降低醫療成本，並改善患者和醫療專業人員的生活質量。智慧和連線的救護車可以提供即時和緊急服務，並降低緊急服務相關的事件。在手術室中，連線的醫生、工作人員和醫療裝置可以提供更好的和更順暢的操作環境。另外，醫院的庫存管理可以透過IoT應用程式進行改善。

診所

許多人去看普通科醫生或診所以獲得初級醫療服務。這些服務提供者也可以從使用IoT應用程式中受益。例如，一個普通科醫生可以虛擬檢視和分析患者的病理報告，這樣可以節省雙方的時間。重要的是，患者將獲得更多的時間進行與治療相關的討論，而不是收集資訊。診所可以在實時驗證患者的保險覆蓋。

非臨床患者環境

IoT的兩個潛在應用領域是連線的患者和智慧家庭。在這裡，智慧家庭將為患者提供任何時間和任何地方的醫療服務。遠端監測指定的干預措施，例如物理治療，可以透過連線的患者應用程式完成。另外，患者可以獲得個性化的服務，例如提醒服藥。為老年人提供監測和醫療服務是一個全球性的挑戰。智慧家庭解決方案可以改善現有的服務並為這些非常脆弱的人提供新的服務，例如跌倒檢測、藥物提醒、遠端醫療和一般輔助生活。

Use case one – 遠端管理慢性疾病

慢性疾病，包括心血管疾病、高血壓和糖尿病，每年全球造成超過400萬人死亡。這個問題在發達國家和發展中國家有不同的維度。在發展中國家，慢性疾病患者缺乏或沒有基本的健康服務，包括早期或及時檢測設施，這導致了許多死亡。在發達國家，醫學研究導致了壽命的顯著增加。這是透過早期檢測和監測疾病實現的。然而，在發達國家，包括英國，每增加2年的壽命，我們只會獲得1年的高品質生活。因此，我們生命中與慢性疾病和殘疾相關的比例正在增加。管理多種慢性疾病患者的成本是數萬億美元/英鎊。幸運的是，IoT基礎的遠端監測慢性疾病患者可以解決大部分問題並提供成本有效的服務。

實施Use case one

我們正在考慮一個IoT基礎的遠端患者監測應用程式，用於use case one。以下圖表簡要展示了IoT基礎的遠端患者監測和管理系統的工作原理：

如圖所示，IoT基礎的遠端患者監測系統由三個主要元素組成，即智慧家庭、護理提供者和Health Cloud：

智慧家庭：這是解決方案的核心，包括患者和各種IoT解決方案的裝置。智慧家庭由以下關鍵元件組成：

患者：患者將被附加多個感測器，包括心電圖（ECG）、血壓感測器、加速度計和陀螺儀。這些感測器將收集生理和活動相關的資料，並將其傳送給護理提供者以進行必要和實時的反饋。
環境感知：身體感測器和可穿戴裝置不足以涵蓋患者的所有活動。另外，患者不喜歡身體上有太多感測器，以免影響活動。智慧家庭將安裝各種環境感測器，包括光、振動、運動、壓力和門感測器。

  graph LR
    A[智慧家庭] --> B[患者]
    B --> C[感測器]
    C --> D[生理和活動資料]
    D --> E[護理提供者]
    E --> F[實時反饋]
    F --> G[Health Cloud]
    G --> H[資料分析和儲存]

圖表翻譯：

此圖表顯示IoT基礎的遠端患者監測系統的工作原理。智慧家庭是解決方案的核心，包括患者和各種IoT解決方案的裝置。患者被附加多個感測器，包括心電圖（ECG）、血壓感測器、加速度計和陀螺儀。這些感測器收集生理和活動相關的資料，並將其傳送給護理提供者以進行必要和實時的反饋。環境感知包括身體感測器和可穿戴裝置不足以涵蓋患者的所有活動。智慧家庭安裝各種環境感測器，包括光、振動、運動、壓力和門感測器。資料被傳送到Health Cloud進行分析和儲存。

醫療保健中的深度學習

隨著物聯網（IoT）技術的發展，醫療保健領域也開始應用深度學習（DL）技術以改善病人的照護質量。以下將介紹兩個醫療保健中的深度學習應用案例。

案例一：遠端健康監測

遠端健康監測系統可以使用各種感測器來收集病人的生理資料，例如心率、血壓和體溫等。這些資料可以透過物聯網裝置傳送到雲端伺服器進行分析和處理。深度學習模型可以被用來分析這些資料，以檢測病人的健康狀況和預防潛在的健康問題。

例如，使用 Raspberry Pi 3 作為邊緣計算平臺，連線各種感測器，收集病人的生理資料和環境資料。然後，使用預先訓練好的深度學習模型對這些資料進行分析和處理，以檢測心血管疾病的風險和預防措施。

案例二：痤瘡檢測和治療

痤瘡是一種常見的皮膚疾病，影響著全球數百萬人。使用物聯網技術和深度學習模型，可以建立一個智慧鏡子，幫助使用者檢測和分類皮膚異常，包括痤瘡。智慧鏡子可以使用高解析度相機拍攝使用者的面部照片，然後使用預先訓練好的深度學習模型對這些照片進行分析和分類。

例如，使用 Raspberry Pi 3 作為邊緣計算平臺，連線高解析度相機，收集使用者的面部照片。然後，使用預先訓練好的深度學習模型對這些照片進行分析和分類，以檢測痤瘡和其他皮膚異常。最後，智慧鏡子可以顯示檢測結果和治療建議，幫助使用者進行自我照護和治療。

深度學習在醫療保健中的應用

深度學習在醫療保健中的應用包括：

疾病診斷：使用深度學習模型對醫學影像進行分析和診斷，例如 X 光片、CT掃描和MRI掃描等。
疾病預防：使用深度學習模型對病人的生理資料和環境資料進行分析和處理，以檢測疾病的風險和預防措施。
個性化醫療：使用深度學習模型對病人的基因資料和醫學史進行分析和處理，以提供個性化的治療建議。

深度學習在醫療保健領域的應用

醫療保健業是一個高度專業化的領域，深度學習（DL）技術已被廣泛應用於各個方面，包括研究、創新和實際的醫療環境。這些應用包括早期癌症檢測和預測、個人化醫學等患者面向的應用，以及改善醫療資訊技術使用者體驗的其他應用。

深度學習模型在醫療保健中的應用

醫療保健應用產生的大量資料來自於多樣化的來源和格式，包括醫學影像（如MRI、X光和超音波）、人體生理訊號（如EMG、EEG、ECG和EOG）等時間序列資料，以及電子健康記錄（EHRs）中的結構化和非結構化臨床資料。這些資料需要機器學習（ML），尤其是深度學習的支援，以提取有價值的資訊和洞察潛在問題。

卷積神經網路（CNN）和長短期記憶（LSTM）是醫療保健領域中最常用的深度學習模型。CNN適合於影像處理，常用於各種醫學影像；而LSTM則適合於大多數生理訊號，因為它具有記憶功能，可以處理訊號的時間屬性。例如，心電圖（ECG）測量是篩查心血管疾病的關鍵生理訊號之一，因此，遠端患者監測系統包括根據深度學習的ECG訊號分析器，用於檢測心房顫動（AF）等心臟條件。

資料收集

資料收集是醫療保健應用的挑戰之一，尤其是涉及隱私和倫理問題。在這個背景下，我們選擇使用兩個不同的開源資料集進行兩個用例。

用例一：ECG訊號分析

ECG資料集來自2017年PhysioNet計算在心臟病挑戰賽。這個資料集包含8, 528個ECG測量，透過AliveCor手持裝置記錄，取樣率為300 Hz，噪音被移除。每個記錄的測量都符合MATLAB V4 WFDB格式，包括兩個檔案：一個以 .mat 為副檔名的檔案，提供主要的ECG訊號資訊；另一個以 .hea 為副檔名的標頭檔案，包含波形相關的資訊。

資料集包括四種不同類別的訊號：正常心律、心房顫動、其他心律和太吵雜而無法分類。深度學習模型根據的分類器需要從測量中提取這些特徵，以分類從患者記錄的訊號和相應的心臟相關問題。

用例二：痤瘡檢測和護理系統

對於痤瘡檢測和護理系統用例，我們依賴於影像資料集。我們從Dermnet Skin Disease Atlas中收集了影像，這是一個開源的各種皮膚疾病資料庫。資料庫包含23個資料集，每個資料集對應一個不同的皮膚疾病，每個類別（包括痤瘡和紅斑）都有子類別。為了下載影像，我們使用Python的Beautiful Soup模組編寫了一個影像抓取工具，使其通用，以便讀者可以在不同的皮膚疾病上測試他們的LSTM/CNN模型。

資料探索

在下一節中，我們將探索兩個用例中使用的資料集。這些包括ECG資料集和痤瘡資料集。透過對這些資料集的探索，我們可以更深入地瞭解深度學習模型如何應用於醫療保健領域，從而提高患者的護理質量和醫療效率。

深度學習在醫療IoT中的應用

資料集探索

首先，我們來探索一下ECG資料集。這個資料集包含四類不同的資料，每一類都有其獨特的特徵。如下圖所示，每個訊號都具有可以被玄貓所利用的特點。

  flowchart TD
    A[ECG資料集] --> B[四類資料]
    B --> C[每類資料的特徵]
    C --> D[玄貓的應用]

內容解密：

上述流程圖展示了ECG資料集的基本結構。資料集包含四類資料，每一類都有其特有的特徵。這些特徵可以被玄貓所利用，以進行深度學習的應用。

深度學習與物聯網（IoT）在醫療保健領域的融合應用正蓬勃發展，展現出巨大的潛力。本文深入探討了深度學習模型，如卷積神經網路（CNN）和長短期記憶（LSTM），在醫療保健IoT中的應用，涵蓋了從特徵工程、模型訓練到效能評估的完整流程。分析顯示，Featuretools能有效自動生成特徵，結合隨機森林進行特徵選擇，可提升預測模型的準確性。然而，資料品質、模型選擇和引數調整仍是影響模型效能的關鍵挑戰。同時，ECG訊號分析、痤瘡檢測等實際案例也突顯了深度學習在醫療保健IoT領域的廣泛應用前景。展望未來，隨著感測器技術的進步和資料量的累積，預期更精準、更個性化的醫療保健IoT應用將成為可能。玄貓認為，醫療機構和技術團隊應積極探索深度學習技術，並關注資料隱私和安全等議題，以充分發揮深度學習在醫療保健IoT中的 transformative 潛力。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。