Python医疗数据分析与可视化

INTRODUCTION

Fig.1.Python因其强大功能正逐渐普及应用

01****重要性&需求<<<<

Python作为一门编程语言，在医疗行业上，它能够辅助我们做什么事情呢？

Python对于医疗数据分析和可视化而言具有非常重要的工具性意义，而这些应用都具有广泛的应用需求，比如：

①指导医疗决策：医疗数据分析和可视化能够提供关键的数据洞察，帮助医护人员和决策者做出准确的医疗决策。通过对患病人群进行分析和可视化，可以辅助人们直观地发现潜在的疾病谱，从而提供有针对性的预防和卫生支持治疗策略；

②优化医疗资源分配：医疗数据分析和可视化可以帮助医疗机构更好地了解和管理医疗资源。通过分析患者人口统计、就诊、医院床位数等数据，可以预测未来的医疗需求，合理配置医疗资源和人力，并提高医疗效率和满意度。

02****优势<<<<

Python是凭借着什么能够在数据分析和可视化应用领域上占据一席之地的呢？

第一，它具有强大的数据处理能力。Python拥有丰富的数据处理和分析库，如Pandas和Numpy等，这些数据处理和分析库能够将原本大批量简单重复的工作极简化、高效化，并能够很好地辅助清洗、替换、合并目的表格等数据操作。在面对重复劳动多、待处理的数据十分庞大时，使用Python处理数据会比使用Excel来处理更具有现实意义（对比如下）。

(Excel处理示例)滑动查看流程

(Python处理示例)滑动查看流程

第二，多样化的可视化工具。Python拥有多种强大的可视化库，如Matplotlib、pyecharts等。在“可视化”这个名词概念中，我们在刚刚入门电脑办公时也许更多会使用Excel来辅助自己生成柱状图、折线图、箱型图、雷达图等等，当然，这些在很大程度已经能够很好地满足图表展示的任务，但是，如果能够这些图表能够获得平滑过渡的动画、可交互的特点呢？而这些操作性更强的功能，仅仅依靠Microsoft的Excel是难以实现的。

Fig.2.Excel所能够提供绘制的图表

Fig.3.Python能绘制而Excel较难绘制的图表

第三，开放的社区支持。Python是一门开源的编程语言，与Python相关的知识和信息相当庞大，而我们可以通过各种信息平台来获取自己所需要的解答，这其中比如：“pyecharts官网”本身会面向使用者提供配套的一系列教程和代码参考、“和鲸社区”与“优快云”则让许多分享者将他们所编写的代码能够迅速地普及而降低代码应用的难度，进而直接拷贝代码作为己用，这在很大程度上也让Python的应用传播更加高效快捷。

Fig.4.Python爱好者社区资源极为丰富

第四，可扩展的特性。Python具有良好的扩展性，能够与其他语言和工具进行联合，比如，Python能够很好地结合数据库管理软件MySQL进而进一步强化使用者对大数据处理和分析的能力。

Fig.5.Python与MySQL的组合使用

上述种种优势都使Python成为一种受欢迎的选择，用于进行数据分析和可视化任务。而当我们开始感慨于Python的应用优势之后，倘若想要针对医疗行业进行分析的话，了解相关与Python代码的运行基础知识将会是在对数据进行分析时不可忽视的思维意识。

基础知识介绍

BASIC KNOWLEDGE

在获取到数据后，就可以开始试着着手自己对于获取到的数据进行分析。而在开始进行数据分析之前，简单了解Python的基本语法以及前文所提到的Matplotlib、pyecharts等工具库将对接下来的认知提升具有很重要的帮助。

一、基本语法

**①变量和数据类型：**Python支持收集处理多种数据类型，如整数、浮点数、字符串和布尔值等各类型的数据。此外，在运行Python时，变量无需特意声明，可以直接赋值，进而让编码变得更加简单灵活而不必过于忧虑变量声明问题。

**②条件语句：**Python使用if/else语句来进行条件判断，可以根据条件执行不同的代码命令，进而实现对应的数据处理功能。

Fig.6.Python if 循环语句逻辑

**③循环语句：**Python提供了for和while两种循环语句，通过迭代和条件判断来实现对代码命令的重复执行。

Fig.7.Python while 循环语句逻辑

**④函数定义：**Python也可以通过def关键字来定义函数，此外可以选择传入参数并返回结果，这一项功能可以提高代码的可重用性、可读性、可维护性和灵活性，促进我们在应对大量潜在的重复工作时代码的模块化和抽象，提高我们的工作效率。

Fig.8.Python def函数代码示例

**⑤异常处理及文件操作：**Python可以捕获和处理运行时的异常，使用try-except语句来提高代码的可靠性和稳定性。此外，为了实现更好的文件操作，Python提供了对文件的读写操作，可以使用open函数打开文件，并使用read、write等方法进行读写，而这对于进行数据的持久化和共享非常重要。

二、常用工具库

除了基本语法之外，Python还有丰富的第三方工具库，以下是一些常用的库：

**①Pandas：**Pandas是一个数据分析库，提供了灵活、高效的数据结构和数据分析工具，可用于数据清洗、数据处理和数据分析。

Fig.9.Pandas是Python应用一大基础

**②Matplotlib：**Matplotlib是一个用于绘制二为图表和图形的库，支持多种图表类型（如折线图、柱状图、散点图等），帮助我们进行数据可视化的各项具体工作。

Fig.10.Matpotlib是丰富的二维可视化工具

**③pyecharts：**pyecharts是一个基于Echarts的数据可视化库，提供了丰富的图表类型和交互功能，可用于生成“交互式”的数据可视化图表，包括数据联动、缩放、拖拽、提示框显示等。我们在电脑前可以通过鼠标点击、滚动、拖拽等操作与图表进行交互，实现更加直观和灵活的数据分析和展示，而Excel的图表则难以实现这一点。此外，pyecharts生成的图表可以直接生成HTML页面，并能够方便地在Web应用（例如，Microsoft Edge和Google Chrome等）中嵌入和展示。

Fig.11.pyecharts的Geolines应用示例

**④Numpy：**Numpy是一个基于Python的数值计算库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，支持快速、方便的数值计算和数据处理。

Fig.12.国家数据官网首页

仅仅有Python以及相关工具库是不足够的，正所谓“巧妇难为无米之炊”，数据分析还必须获取到用于分析的数据，那么关于医疗行业领域，我们下一步应该如何考虑数据获取的检索计划并围绕所获得的数据进行分析和可视化呢？

在对整个医疗行业进行分析时，了解各个维度的情况具有相当重要的参考价值，因此在数据获取中，我们也有应该认真检索与其相关的数据和知识。在在利用“国家数据”平台进行数据获取时，应当要对自己检索的思维布局擘画好，而与医疗行业密切相关的数据可以大致整理为五个维度：一、医疗卫生机构数据；二、卫生人员数据；三、医疗服务情况数据；四、疾病以及人口数据；五、卫生经济数据。通过对与我们主题相关的数据整理好并结合进入自己的思维意识中，这在很大程度有助于我们对浩如烟海的数据浏览更有思维，避免错过任何一个思维碰撞的火花。

一、医疗卫生机构数据

①医疗机构分布情况和数量

Fig.13.中国卫生机构数量分布图

→我们可以通过利用pyecharts中的地图模块工具来生成能够反映出色块深浅的中国地图来直观呈现并评估各个地区的医疗服务水平和医疗资源配置是否均衡：仔细观察下图“中国卫生机构数量分布图”，我们可以发现中国各省的卫生机构数量并不均匀，其中数量最多的前5名依次分别为河北省（88162个）、山东省（85715个）、四川省（80249个）、河南省（78536个），而排名第五的广东省则在数量上为57964个。全国排名最低的省份是宁夏回族自治区（4571个）。从这个角度上分析的话，该图反映了我国医疗服务水平和医疗资源配置存在不均衡的问题。

②医院床位数和床位利用率

Fig.14.中国各省保有床位数分布图

→我们可以通过pyecharts来生成“2021年各省保有床位数分布图”来评估医院的规模和床位的使用情况：可以看到中国各省所保有的床位数同样分布存在不均衡的问题。但单单从一个角度来分析并草率得出结论的话并不能够帮助读者了解行业的真实情况，除此之外，我们仍然需要考虑医疗机构的规模、设备水平和技术水平、医护人员的数量和素质、医疗机构在区域内的分布情况、医疗服务的覆盖范围等。只有综合考虑这些因素，才能更全面地评估中国各省的医疗服务水平和医疗资源配置的均衡性。

③村卫生室情况和数量

Fig.15.广东省各类型村卫生室情况

→评估农村居民的基本医疗保健服务的可获得性和质量：在2010-2021年间，其他办的村卫生室占比由1.8%增长为16.1%；私人办的村卫生室占比由12.3%增长为22.6%；联合的村卫生室占比由0.5%短幅增长为0.6%；乡卫生院设点的村卫生室占比由4.3%增长为10.1%；村办的村卫生室占比由80.9%缩小至50.3%。这意味着中国广东省农村居民的基本医疗保健服务的可获得性存在一定的改善，特别是乡卫生院设点的村卫生室增长。此外值得注意的是，村办的村卫生室占比的逐年缩小可能意味着村办医疗服务的能力和质量有所下降，而私人办的村卫生室的增长可能意味着居民对私人医疗服务的需求增加，这一消一涨可能会引发关于医疗服务质量和监管的问题。

二、卫生人员数据

①医护人员数量发展情况

Fig.16.医护数量发展情况(1949-2021)

→通过交互式堆叠图来评估我国在卫生技术领域的发展水平和人力资源配置情况：在结合pyecharts所生成的交互式图表浏览时，我们可以了解到，执业（助理）医师数由建国时的11.54万人增长为2021年的428.99万人执业医师数由2008年的171.45万人增长为2021年的359.7万人注册护士数由1999年的124.5万人增长为2021年的501.95万人。从医师和护士人数的增长趋势来看，我国在卫生技术领域的发展水平较高，人力资源配置也有所加强。

②医护等卫生人员的比例

Fig.17.中国卫生人员比例(2021)

→评估我国的人力资源配置情况和医疗服务的可及性：结合Fig.16的数据，从数量上看，我国的人力资源配置相对较充足。执业（助理）医师、执业医师、注册护士等医疗专业人员的数量较大，为医疗服务提供了较好的支持。同时，管理人员、药师、其他技术人员和工勤技能人员等也在提供卫生服务的配套支持，这为大部分人提供了基本的医疗服务可及性。然而，乡村医生和卫生员的数量和总体占比相对较低，我们需要关注农村地区的医疗资源配置和人力资源支持，以改善乡村地区的医疗服务可及性。

三、医疗服务情况数据

医疗门诊次数

Fig.18.中国东西部门诊次数差异

→通过堆叠图来呈现中国内地东部（11个省级行政区）、东北（3个省级行政区）、中部（6个省级行政区）、西部（11个省级行政区）各自的门诊次数情况，进而辅助评估我国的总体医疗需求量：虽然2020年出现的门诊次数下跌（门诊总次数为77.41亿次），相较于前几年有所下跌。这可能是由于COVID-19疫情的影响，人们可能减少了门诊就诊，或者出于疫情防控的需要，医疗机构对门诊服务进行了调整。但就总体而言，从2010年到2021年，我国的门诊总次数呈现了持续增长的趋势，从58.37亿次增长至84.74亿次。这表明我国的医疗需求量逐年增加。

四、疾病数据

①常见疾病死因构成数据

Fig.19.城市居民主要死因构成

→了解我国常见危害居民生命健康的疾病，对国家出台指导公共卫生政策和资源分配有重要意义，以此有的放矢来布局具体措施来降低常见疾病的死亡率，就当前而言，心脏病、恶性肿瘤和脑血管病是我国城市居民的主要死因，占比较高。这表明心血管疾病和肿瘤疾病是我国居民健康面临的重要挑战。此外，呼吸系统疾病和损伤和中毒外部原因也对健康产生影响。

②传染病发病人数和死亡人数的统计

Fig.20.甲乙类法定报告传染病发病人数

→反映我国传染病的流行和严重程度，揭示传染病的传播规模、传播途径和传播趋势，同时也可评估我国的卫生领域应对传染病的能力和资源配置情况。根据上图，病毒性肝炎、肺结核、梅毒和淋病是我国最为常见的传染病，发病人数较高。而在了解到这些数据后，公共卫生政策制定者就需要考虑加强针对病毒性肝炎的预防控制措施、加大宣传教育力度、提高疫苗接种水平等。另一方面，纵使疟疾、麻疹等在2021年发病人数较低，但仍然需要密切关注疫情监测和早期预警体系的建立，以及及时诊断和治疗能力的提升。

五、卫生经济数据

①医疗总费用的金额

Fig.21.医疗支出费用情况

→评估我国的医疗负担和医疗资源的使用情况：从卫生总费用的逐年增长来看，可以推断中国的医疗负担逐年增加。从1978年的110.21亿元增加到2021年的76844.99亿元，显示了医疗服务需求的不断增加。这可能是由于中国人口增长、老龄化、慢性疾病负担增加等多种潜在因素共同导致的。但从医疗行业所获得的资源增多这一角度来看，较高的卫生总费用也可能表明了医疗机构的建设和改善，医疗设备的投资和更新，以及医疗人员的培训和招聘等方面的投入。更高的费用可能意味着更好的医疗设施和服务可用性，并反映了医疗资源的相对充足程度。

②医保支出的地区分布差异

Fig.22.各省医保支出分布图

→该图反映我国不同地区医保支出的差异程度，我们可以透过它了解不同地区的医疗保障水平：发达地区由于因为这些地区的医疗服务更丰富、更先进，并且人口密度较大进而对应导致医保支出相对较高，而偏远内陆地区和农村地区由于医疗资源的不足和医疗服务的不完善，所以其医保支出则较低。而医保支出的差异情况则进一步指导医保政策的制定力度和资源的调配导向，以促进医疗服务的公正和平等。

小结

SUMMARY

Fig.23.我们可以这篇推文中学到什么呢？

1

Python的数据科学库（例如NumPy、Pandas等）提供了灵活且高效的数据处理和分析功能。使用这些库可以高效地进行基本的运算和统计分析。此外，Python的一些库（如pyecharts）提供了交互式和动态可视化的功能，可以增强数据分析的交互性和可操作性，使得所绘制的交互式图表让观众眼前一亮。

2

数据分析在医疗行业中具有广泛的应用前景，可以为优化决策和政策制定过程、提高医疗质量和效率、个性化医疗、疾病预测和流行病控制和医疗研究等方面带来巨大的价值。随着数据的不断积累和技术的进步，数据分析在医疗行业的应用前景仍将不断扩大。

公众号文章附带资料

ATTACHED MATERIALS

Fig.24.Python编程实践课的汇报资料

⁂ 资料格式<<<<

**①工作安排表&实践分工概念表：**主要记录的意义在于当时我们数据分析所面临的问题以及根据团队中每个人的优势与缺陷来进行大致角色划分√

**②项目汇报文件：**提供我们关于尝试对医疗行业数据进行的分析和可视化的PowerPoint√

**③团队档案收录：**收录并有机整理Python编程实践由开始到收尾的所有的文件，尤其是其中的HTML格式文件，其普适性允许以便于看到这里的你可以在自己的电脑上无障碍观看上文提到的交互式图表√

总结与致谢

ACKNOWLEDGEMENTS

关于Python编程实践课程中的学习，我更多期望能够通过Show my work来引导你在更多的思维视角上了解它！

在我对它的学习过程中，医学院的黄老师和欧老师都很耐心地针对我的疑惑给出了很有参考价值的指导。而与苏同学、李同学、郑同学一同协作完成Python的学习，则毫无疑问是一个非常值得的成长历程！在这里更重要的是，非常感谢您能够坚持浏览这篇推文的结尾！同时也希望你能够在自己的生活学习中同样找到属于你自己的高效工具！

【END】

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