本文目录导读：
随着社会经济的快速发展，各类疾病和健康问题日益突出，如何有效识别高危人群，进行早期干预，已成为公共卫生领域的重要课题，数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，在医疗健康领域具有广泛的应用前景，本文以某社区为例，运用逻辑回归模型进行数据挖掘，识别高危人群，为公共卫生决策提供科学依据。
研究背景与意义
1、研究背景
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近年来，我国居民健康水平不断提高，但仍面临诸多健康问题，如心血管疾病、慢性呼吸系统疾病、恶性肿瘤等慢性非传染性疾病已成为我国居民的主要死因，针对这些疾病，早期发现、早期干预对于降低死亡率、提高生活质量具有重要意义。
2、研究意义
通过数据挖掘技术，结合逻辑回归模型，识别高危人群，有助于：
（1）提高公共卫生资源利用效率，降低疾病负担；
（2）为临床医生提供有针对性的诊疗方案，提高治疗效果；
（3）为公共卫生政策制定提供科学依据，促进公共卫生事业发展。
研究方法
1、数据来源
本研究选取某社区2018年1月至2020年12月的居民健康数据，包括人口学特征、生活习惯、疾病史、体检指标等。
2、数据预处理
（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据；
（2）数据转换：将分类变量转换为虚拟变量；
（3）数据标准化：对数值型变量进行标准化处理。
3、逻辑回归模型
（1）模型构建：以居民是否患有慢性非传染性疾病为因变量，以人口学特征、生活习惯、疾病史、体检指标等为自变量，建立逻辑回归模型；
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（2）模型评估：采用交叉验证法评估模型性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
研究结果与分析
1、模型性能评估
通过交叉验证法评估，该逻辑回归模型的准确率为85.6%，召回率为80.2%，F1值为83.1%，模型性能较好。
2、高危人群识别
根据模型结果，将社区居民分为高危人群、中危人群和低危人群，高危人群的患病风险最高，需重点关注。
（1）高危人群特征：
年龄：40岁以上；
性别：男性；
吸烟史：吸烟20年以上；
饮酒史：饮酒15年以上；
高血压病史：有高血压病史；
糖尿病病史：有糖尿病病史；
高脂血症病史：有高脂血症病史。
（2）干预措施：
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针对高危人群，制定以下干预措施：
①加强健康教育，提高居民健康意识；
②开展生活方式干预，如戒烟限酒、合理膳食、适量运动等；
③定期进行体检，及时发现疾病风险；
④根据病情需要，进行针对性治疗。
本文通过数据挖掘技术，结合逻辑回归模型，在某社区识别高危人群，为公共卫生决策提供科学依据，研究结果表明，逻辑回归模型在识别高危人群方面具有较高的准确性和实用性。
可从以下几个方面进行拓展：
1、优化模型，提高识别准确性；
2、拓展研究范围，针对更多疾病和人群进行研究；
3、结合其他数据分析方法，如机器学习、深度学习等，提高模型性能；
4、将研究成果应用于公共卫生实践，为提高居民健康水平贡献力量。
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