本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，在公共卫生领域，通过对海量医疗数据的挖掘和分析，可以帮助医疗机构和公共卫生部门更好地识别高危人群，从而提前预防疾病的发生，降低医疗成本，本章将结合实际案例，探讨基于逻辑回归的高危人群识别方法。
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案例背景
某城市社区卫生服务中心在开展健康管理工作时，发现部分居民存在慢性病风险，但缺乏有效的识别方法，为提高慢性病预防效果，该中心希望通过数据挖掘技术识别高危人群，从而制定针对性的干预措施。
数据预处理
1、数据收集：收集社区居民的基本信息、生活习惯、体检指标等数据，包括年龄、性别、体重、血压、血糖、血脂等。
2、数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。
3、数据转换：将定量数据转换为数值型，将定性数据转换为类别型，便于后续分析。
逻辑回归模型构建
1、特征选择：根据专业知识，选取与慢性病相关的特征，如年龄、性别、体重、血压、血糖、血脂等。
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2、模型训练：采用逻辑回归算法，对居民数据进行分析，建立慢性病高危人群识别模型。
3、模型评估：通过交叉验证等方法，评估模型的准确率、召回率、F1值等指标，选择最优模型。
结果分析
1、模型预测：利用训练好的模型，对社区居民进行高危人群预测，识别出潜在慢性病患者。
2、结果验证：通过实际走访、电话调查等方式，验证模型预测结果的准确性。
3、结果应用：根据预测结果，制定针对性的干预措施，如健康教育、生活方式调整、药物治疗等，降低慢性病发病率。
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案例分析
案例中，某社区居民小王，30岁，男性，体重指数（BMI）为28.6，血压为150/95mmHg，血糖为6.8mmol/L，血脂为5.2mmol/L，通过逻辑回归模型预测，小王被识别为慢性病高危人群，经走访调查，小王存在不良生活习惯，如吸烟、饮酒、缺乏运动等，针对小王的情况，社区卫生服务中心制定了一系列干预措施，包括健康教育、生活方式调整、药物治疗等，经过一段时间的干预，小王的血压、血糖、血脂等指标均得到明显改善。
基于逻辑回归的高危人群识别方法在公共卫生领域具有较好的应用价值，通过对海量医疗数据的挖掘和分析，可以帮助医疗机构和公共卫生部门提前识别高危人群，制定针对性的干预措施，降低慢性病发病率，提高居民健康水平，随着数据挖掘技术的不断发展，该技术在公共卫生领域的应用将更加广泛。
标签： #数据挖掘应用案例分析
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