醫(yī)學信息學在糖尿病中的數據分析與算法設計.pdf

1、在中國人群傳統(tǒng)生活方式的改變和社會的快速轉型導致易胖環(huán)境的出現，而易胖環(huán)境的出現已經給許多人帶來了較高的2型糖尿病患病風險，特別是年輕人、老年人和處于社會底層的人士，由于特殊的生活方式和生活壓力，他們面臨著更大的風險。專家表示，2型糖尿病與現代的生活方式、不健康的飲食習慣、運動量的減少以及肥胖有很大的關系。大多數的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，我國國民中

2、存在著許多未確診的隱匿糖尿病患者。因此，醫(yī)學和社會學工作者要加強對易患糖尿病的高危人群的深入研究，降低糖尿病發(fā)病率的重點是對易患糖尿病的高危人群進行篩查和預防。
　　本課題采用了擁有16個有效變量的403個真實醫(yī)療數據。首先使用R studio對數據進行分析，利用散點圖、直方圖等將數據可視化，然后計算各變量與糖化血紅蛋白和糖尿病之間的相關系數，采用T檢驗和卡方檢驗等對相關系數進行假設檢驗，最終得到影響糖尿病的6個重要變量: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，利用該回歸模型進行預測，正確率為92.8％，敏感度為93.67％，特異度為86.05％。下一步在R語言中調用支持向量機包，使用10折交叉驗證尋找最優(yōu)參數，使用這兩個最優(yōu)參數構建SVM模型，對數據進行預測的正確率達到97.67％，敏感度為100％，特異度為81.82％。最后，選擇C＃語言結合ASP.NET技術設計了一個簡單的糖尿

4、病風險測評系統(tǒng)，用戶輸入自己的身體指標，系統(tǒng)對輸入的數據進行分析，返回用戶患糖尿病的概率和異常的指標，將易患糖尿病的高危人群篩選出來。
　　通過該糖尿病風險預測模型，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單方便的進行自我測試，隨時隨地監(jiān)測自己的身體指標變化，為糖尿病的預防以及檢測提供了一個實用有效的工具。針對尚無明顯癥狀的人群進行篩查，有利于普及健康知識教育，提高公眾對糖尿病的關注，預測糖尿病的發(fā)病風險，篩查出