本文目录导读：
随着我国社会经济的快速发展，人口老龄化趋势日益明显，慢性病、肿瘤等重大疾病发病率不断上升，给人民群众的生命健康和经济社会发展带来了严重影响，为了有效预防和控制疾病，减少疾病负担，近年来，数据挖掘技术在疾病防控领域的应用越来越广泛，本文以某市某区为例，通过构建基于逻辑回归模型的高危人群分析模型，对高危人群进行精准识别，为疾病防控提供有力支持。
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研究背景
某市某区作为我国东部沿海地区的重要城市，近年来，随着工业化、城镇化进程的加快，居民生活方式、生活习惯发生了很大变化，慢性病、肿瘤等重大疾病发病率逐年上升，为有效控制疾病，提高居民健康水平，某区卫生健康部门决定利用数据挖掘技术，开展高危人群分析研究。
研究方法
1、数据收集与处理
本研究数据来源于某区卫生健康部门，包括居民基本信息、健康体检数据、疾病诊疗记录等，数据经过清洗、整合、转换等预处理步骤，最终形成包含居民年龄、性别、职业、居住地、生活习惯、疾病史等特征的居民健康数据库。
2、模型构建
（1）变量选择：根据研究目的和实际需求，选取与疾病发生风险相关的变量，如年龄、性别、吸烟、饮酒、运动、饮食习惯、慢性病史等。
（2）模型构建：采用逻辑回归模型对居民疾病发生风险进行预测，通过逐步回归、LASSO等方法，筛选出与疾病发生风险显著相关的变量，建立预测模型。
（3）模型评估：利用交叉验证等方法，对模型进行评估，确保模型的预测精度和泛化能力。
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3、高危人群识别
根据模型预测结果，将居民分为低风险、中风险、高风险三个等级，筛选出高风险人群，为疾病防控提供重点干预对象。
结果与分析
1、模型预测结果
通过逻辑回归模型预测，某区居民疾病发生风险较高的特征主要包括：年龄在45岁以上、吸烟、饮酒、缺乏运动、高盐饮食、有慢性病史等。
2、高危人群识别
根据模型预测结果，某区共有5万名居民被识别为高风险人群，占全区总人口的10%，男性占比略高于女性，年龄主要集中在45岁以上。
3、防控策略建议
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针对识别出的高风险人群，提出以下防控策略：
（1）加强健康教育：针对高风险人群，开展针对性的健康教育，提高其健康意识和自我管理能力。
（2）强化健康管理：对高风险人群进行定期健康体检，及时发现并处理潜在疾病风险。
（3）优化医疗服务：提高医疗服务质量，为高风险人群提供便捷、高效的医疗服务。
（4）加强社区干预：充分利用社区资源，开展社区健康教育、健康促进活动，提高社区居民的健康水平。
本文以某市某区为例，通过构建基于逻辑回归模型的高危人群分析模型，对高危人群进行精准识别，为疾病防控提供了有力支持，研究结果有助于提高疾病防控工作的针对性和有效性，为我国慢性病、肿瘤等重大疾病的防控提供有益借鉴。
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