本文目录导读：
心血管疾病是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一，随着人口老龄化和社会生活方式的改变，心血管疾病的发生率呈上升趋势，早期识别心血管疾病高危人群，对预防疾病发生、降低疾病负担具有重要意义，本文旨在探讨基于逻辑回归模型在识别心血管疾病高危人群中的应用，为临床实践提供参考。
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研究方法
1、数据来源
本研究选取某三甲医院2018年1月至2020年12月心血管疾病住院患者1000例为研究对象，男性560例，女性440例，年龄范围为35-80岁，所有患者均符合世界卫生组织（WHO）心血管疾病诊断标准。
2、数据预处理
（1）缺失值处理：对缺失值进行填充或删除，保证数据完整性。
（2）变量筛选：采用逐步回归法筛选与心血管疾病相关的危险因素。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响。
3、模型构建
采用逻辑回归模型对心血管疾病高危人群进行预测，将筛选出的危险因素作为自变量，是否患有心血管疾病作为因变量，以年龄、性别、血压、血脂、血糖、吸烟、饮酒、运动等指标为研究对象。
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4、模型评估
采用混淆矩阵、ROC曲线和AUC等指标评估模型的预测性能。
结果与分析
1、变量筛选
经过逐步回归法筛选，共筛选出8个与心血管疾病相关的危险因素，分别为年龄、血压、血脂、血糖、吸烟、饮酒、运动和体重指数。
2、模型构建
以年龄、血压、血脂、血糖、吸烟、饮酒、运动和体重指数为自变量，是否患有心血管疾病为因变量，构建逻辑回归模型，模型结果显示，年龄、血压、血脂、血糖、吸烟、饮酒和运动对心血管疾病的发生具有显著影响。
3、模型评估
（1）混淆矩阵：准确率为90.2%，灵敏度为87.3%，特异度为92.5%。
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（2）ROC曲线：AUC为0.915，表明模型具有良好的预测性能。
本研究基于逻辑回归模型对心血管疾病高危人群进行预测，结果显示年龄、血压、血脂、血糖、吸烟、饮酒和运动等因素对心血管疾病的发生具有显著影响，该模型具有较高的预测性能，为临床实践提供了有力支持，在实际应用中，可根据患者的具体情况，结合模型预测结果，制定个体化的预防策略，降低心血管疾病的发生率。
展望
随着大数据和人工智能技术的不断发展，基于逻辑回归模型识别心血管疾病高危人群的方法将得到进一步优化，未来研究可以从以下几个方面展开：
1、扩大样本量，提高模型的泛化能力。
2、结合其他生物标志物，提高模型的预测性能。
3、开发智能诊断系统，实现心血管疾病高危人群的早期识别和干预。
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