醫(yī)學(xué)信息學(xué)在糖尿病中的數(shù)據(jù)分析與算法設(shè)計(jì).pdf

1、在中國(guó)人群傳統(tǒng)生活方式的改變和社會(huì)的快速轉(zhuǎn)型導(dǎo)致易胖環(huán)境的出現(xiàn)，而易胖環(huán)境的出現(xiàn)已經(jīng)給許多人帶來了較高的2型糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)，特別是年輕人、老年人和處于社會(huì)底層的人士，由于特殊的生活方式和生活壓力，他們面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)。專家表示，2型糖尿病與現(xiàn)代的生活方式、不健康的飲食習(xí)慣、運(yùn)動(dòng)量的減少以及肥胖有很大的關(guān)系。大多數(shù)的2型糖尿病患者在糖尿病的早期階段沒有明顯癥狀，2型糖尿病約有9～12年的隱匿期，很多患者可能得病多年卻無法被診斷，我國(guó)國(guó)民中

2、存在著許多未確診的隱匿糖尿病患者。因此，醫(yī)學(xué)和社會(huì)學(xué)工作者要加強(qiáng)對(duì)易患糖尿病的高危人群的深入研究，降低糖尿病發(fā)病率的重點(diǎn)是對(duì)易患糖尿病的高危人群進(jìn)行篩查和預(yù)防。
　　本課題采用了擁有16個(gè)有效變量的403個(gè)真實(shí)醫(yī)療數(shù)據(jù)。首先使用R studio對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用散點(diǎn)圖、直方圖等將數(shù)據(jù)可視化，然后計(jì)算各變量與糖化血紅蛋白和糖尿病之間的相關(guān)系數(shù)，采用T檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)等對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，最終得到影響糖尿病的6個(gè)重要變量:膽固醇含

3、量、血糖含量、膽固醇和高密度脂蛋白之比、高密度脂蛋白、年齡和腰圍。接下來擬合糖化血紅蛋白含量和糖尿病的回歸模型，利用該回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，正確率為92.8％，敏感度為93.67％，特異度為86.05％。下一步在R語言中調(diào)用支持向量機(jī)包，使用10折交叉驗(yàn)證尋找最優(yōu)參數(shù)，使用這兩個(gè)最優(yōu)參數(shù)構(gòu)建SVM模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的正確率達(dá)到97.67％，敏感度為100％，特異度為81.82％。最后，選擇C＃語言結(jié)合ASP.NET技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)簡(jiǎn)單的糖尿

4、病風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)系統(tǒng)，用戶輸入自己的身體指標(biāo)，系統(tǒng)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，返回用戶患糖尿病的概率和異常的指標(biāo)，將易患糖尿病的高危人群篩選出來。
　　通過該糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，能夠方便的篩查出易患糖尿病的高危人群，用戶能夠利用該工具簡(jiǎn)單方便的進(jìn)行自我測(cè)試，隨時(shí)隨地監(jiān)測(cè)自己的身體指標(biāo)變化，為糖尿病的預(yù)防以及檢測(cè)提供了一個(gè)實(shí)用有效的工具。針對(duì)尚無明顯癥狀的人群進(jìn)行篩查，有利于普及健康知識(shí)教育，提高公眾對(duì)糖尿病的關(guān)注，預(yù)測(cè)糖尿病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，篩查出