改良式ARIMA演算法預測台灣未來五年之癌症死亡率

摘要

根據聯合國世界衛生組織定義，台灣自2018年起老年人口比率已達到14％正式邁入高齡社會，銀髮海嘯席捲全台，目前平均每七人就有一位是65歲以上老人族群。行政院衛福部去年公布106年國人死因統計結果，連續三十幾年來惡性腫瘤(癌症)一直是國內十大死因之首位，其中，老人死因首位也是癌症，65歲以上癌症死亡數占比呈上升趨勢。死因之統計與分析有助於公共衛生政策之規劃與全民健康之提升。趨勢延伸演算法(時間序列分析)常被用於疾病定量預測，其中之一就是自迴歸整合移動平均(ARIMA)模型，該模型可以用來對時間序列資料進行預測，尤其針對隨機過程特徵隨時間變化、而且導致時間序列非平穩的原因是隨機的問題上特別有用。目前台灣各縣市歷年癌症死亡統計資料大都屬於所謂成因不明確、非平穩的時間序列資料集，適合使用趨勢延伸演算法對未來癌症死亡趨勢執行預測。本研究為了進一步提升預測的準確性，對傳統ARIMA演算法進行改良，我們先將截至目前為止衛福部已公布的台灣各縣市1992年至2017年共計26年癌症死亡率，分為訓練及測試資料，實施幾種不同方法的預測效能比較，其中一項是以平均絕對百分比誤差(MAPE)評估各方法之預測準確度，最後以最佳改良式ARIMA演算法預估台灣未來五年之癌症死亡率，提供政府相關單位事先了解癌症可能死亡的趨勢及其政策規劃上的參考，以便民眾(尤其是銀髮族)擁有適當的癌症篩檢機制、罹癌者都能獲得妥善治療，降低癌症死亡率，並提高生活品質。