18、医疗与生物信息学中的数据分析应用

医疗与生物信息学中的数据分析应用

在医疗领域，数据分析技术正发挥着越来越重要的作用，尤其是在冠心病（CHD）风险预测和Brugada综合征（BrS）相关蛋白质分析方面。

冠心病风险预测

在冠心病风险预测中，采用了逻辑回归模型。该模型的分类模型AUC（曲线下面积）达到了71%，这表明模型的性能良好。基于此，训练的CHD风险因素模型被用于预测冠心病风险患者。

通过研究发现，从15个风险因素中，有5个被确定为CHD的指标：
1. 年龄 ：年龄是最重要的风险因素，患者年龄越大，患冠心病的风险越高。
2. 性别 ：男性患者患冠心病的风险高于女性。
3. 血压 ：收缩压是一个重要因素，由于收缩压和舒张压高度相关，舒张压也可视为重要因素。因此，高血压患者患冠心病的风险较高。
4. 吸烟 ：每日吸烟量也是冠心病的一个重要风险因素，患者吸烟越多，患冠心病的风险越高。

这些结果证实了机器学习技术，如逻辑回归技术，可用于将患者分类为冠心病高风险患者。对于临床医生来说，数据分析技术，特别是机器学习技术，具有很高的价值。冠状动脉风险因素模型可作为临床决策支持工具（CDST）。借助技术的进步，临床医生可以快速更新患者信息，系统会立即告知患者的CHD风险水平。这有助于临床医生更快地做出重要的临床决策，从而更早地进行患者治疗，预防或降低患者的冠心病风险。

以下是冠心病风险因素的简单表格总结：
|风险因素|说明|
| ---- | ---- |
|年龄|年