应用案例 | 数据分析+医疗——让疾病无所遁形

发布网友发布时间：2024-09-26 05:23

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热心网友时间：2024-11-24 10:53

数据分析在医疗健康领域发挥着不可或缺的作用，尤其是在疾病的预防与控制方面。通过分析数据，医疗专业人员能够更好地理解疾病的模式和趋势，为患者提供更加准确的健康状况判断。本文通过一个具体的乳腺癌案例，探讨了数据分析如何帮助医疗人员进行病情诊断。

随着科技的发展，面对全球癌症问题，尤其是乳腺癌，数据分析成为关键工具。乳腺癌发病率逐年上升，成为女性恶性肿瘤的首位杀手。早期诊断对于降低癌症致死率至关重要。借助机器学习模型，我们能够对肿瘤情况进行预测，及时检测出早期肿瘤。

本案例涉及原始数据样本总数961个，包含序号、BIRADS等级、年龄、肿块形状、肿块边缘、肿块密度、严重度等字段。数据分析流程分为数据探索与预处理、模型构建与评估、模型解读与应用三个步骤。

在数据探索阶段，我们通过描述性统计分析数据形态、缺失值与异常值情况。数据预处理涉及缺失值处理与连续型变量离散化，以适应后续模型训练。

模型构建与评估阶段，我们首先选择逻辑回归模型，基于描述性统计结果进行训练与调优，模型在训练集与测试集上的准确率分别为81%与80%。随后，我们引入GBDT（梯度提升决策树）模型，该模型能够自动捕捉非线性关系与交互效应，准确率提升至训练集85%、测试集82%。经过调整迭代次数，模型效果最佳，训练集准确率提升至85%，测试集准确率为86%。

模型解读与应用部分，GBDT模型在精确率方面优于逻辑回归模型，识别恶性肿瘤的能力更强。将GBDT模型嵌入到公众号中，病人可输入病情信息获得初步诊断，辅助医生结合其他检查结果判断下一步检查，以确定具体病症。

通过案例分析，我们认识到数据分析在疾病监测、个性化治疗与实时监测方面具有巨大潜力。合理利用数据分析工具，能够构建更健康、安全与幸福的社会。尽管案例仅展示了数据分析在早期诊断和预测方面的应用，但其价值远不止于此。在个性化治疗与实时监测领域，数据分析同样发挥着重要作用，成为战胜疾病的关键武器。