在医疗领域，数据分析正成为提升诊疗效率与科研突破的关键工具。本文将通过一个实际案例，展示如何利用大数据技术分析患者健康记录，并为临床决策提供支持。
案例背景
某三甲医院希望通过分析历史病患数据，优化慢性病管理方案。数据集包含：
- 患者年龄、性别、病史
- 血压、血糖、胆固醇等指标
- 治疗方案与康复周期
核心分析方法
- 数据清洗
- 去除缺失值（如
NaN） - 标准化指标单位（如将血糖值统一为
mmol/L）
- 去除缺失值（如
- 特征工程
- 构建风险评分模型（如使用
Logistic Regression） - 提取时间序列特征（如
血压波动幅度）
- 构建风险评分模型（如使用
- 机器学习模型
- 应用
XGBoost预测患者复发风险 - 通过
聚类算法划分高危人群
- 应用
分析结果与应用
- 发现：65%的高血压患者合并高血糖，需联合干预
- 优化：制定个性化随访计划，降低二次入院率
- 扩展：将模型集成至医院HIS系统，实现实时预警
深入学习推荐
如需了解如何构建医疗数据分析流程，可参考：
医疗数据科学实战指南