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随着医疗科技的飞速发展，数据挖掘技术在医疗领域的应用越来越广泛，在众多数据挖掘技术中，逻辑回归因其简单易用、准确率高、解释性强等特点，成为识别高危人群的重要手段，本章将结合实际案例，探讨基于逻辑回归模型在医疗领域高危人群识别中的应用。
案例背景
某三甲医院为提高医疗资源利用效率，降低医疗风险，决定开展针对心血管疾病高危人群的识别工作，通过对患者病历、检查报告等数据进行挖掘，筛选出具有高风险因素的患者，以便提前进行干预，降低心血管疾病的发生率。
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数据预处理
1、数据采集：收集患者病历、检查报告、实验室检查结果等数据，共计10万条。
2、数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除缺失值、异常值等，确保数据质量。
3、数据转换：将数值型数据转换为类别型数据，便于逻辑回归模型处理。
4、特征选择：根据领域知识，选择与心血管疾病相关的特征，如年龄、性别、血压、血脂、血糖等。
模型构建
1、逻辑回归模型：采用Python中的sklearn库实现逻辑回归模型。
2、模型参数调整：通过交叉验证方法，确定最佳模型参数。
3、模型训练：将预处理后的数据划分为训练集和测试集，对模型进行训练。
模型评估
1、模型预测：利用训练好的模型对测试集进行预测。
2、模型评估指标：采用准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能。
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3、结果分析：根据评估结果，对模型进行优化。
案例结果与分析
1、模型性能：经过多次调整，最终模型准确率达到90%，召回率达到85%，F1值达到87.5%。
2、高危人群识别：根据模型预测结果，筛选出心血管疾病高危人群，并进行分析。
3、结果分析：通过对高危人群的分析，发现以下风险因素：
（1）年龄：随着年龄增长，心血管疾病风险增加。
（2）性别：男性比女性更容易患有心血管疾病。
（3）血压：高血压患者心血管疾病风险较高。
（4）血脂：血脂异常是心血管疾病的重要危险因素。
（5）血糖：糖尿病患者心血管疾病风险较高。
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基于逻辑回归模型在医疗领域高危人群识别中具有显著的应用价值，通过对实际案例的分析，我们得出以下结论：
1、逻辑回归模型能够有效识别心血管疾病高危人群。
2、模型具有较高的准确率、召回率和F1值。
3、通过分析高危人群的风险因素，为临床医生提供有益的参考。
4、未来可进一步优化模型，提高模型性能。
基于逻辑回归模型在医疗领域高危人群识别中具有广阔的应用前景，随着数据挖掘技术的不断发展，相信在不久的将来，数据挖掘技术将为医疗领域带来更多创新成果。
标签： #数据挖掘应用案例分析
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