23、医学机器学习中的三种数据分析方法

医学机器学习中的三种数据分析方法

在医学研究和实践中，数据分析起着至关重要的作用。本文将介绍三种不同的数据分析方法，分别是贝叶斯网络用于因果效应建模、支持向量机用于不完美非线性数据分类以及多响应集用于可视化临床数据趋势。

贝叶斯网络用于因果效应建模

贝叶斯网络是一种概率图形模型，使用节点和箭头分别表示变量以及两个变量之间的概率依赖关系。其计算采用加权似然方法和边缘化，即对无关变量进行积分或求和。

研究问题

以长寿研究为例，长寿是多因素的，逻辑回归可以评估具有各种预测因子得分（如身体、心理和家庭得分）的患者的长寿机会。但有些因素可能具有直接和间接影响，那么最佳拟合的贝叶斯网络能否不仅展示因素对结果的直接影响，还能展示间接影响呢？

数据与分析步骤

• 数据 ：对600名70岁患者进行了预测长寿因素的得分抽样，随访10年后的结果为死亡情况。数据文件“longevity”可从extras.springer.com下载。
• 逻辑回归分析（SPSS） ：
  1. 打开SPSS，导入数据文件。
  2. 执行命令：Analyze....Regression....Binary Logistic....Dependent: enter “death”....Covariates: enter “econ, psychol, physical, family, educ”....OK。
     结果显示，除经济得分外，所有协变量都是长寿（死亡）的显著预测因子，且观察到正负b值。 <