14、可视化分析助力理解肠易激综合征

可视化分析助力理解肠易激综合征

1. 引言

肠易激综合征（IBS）是一种以腹痛和排便习惯紊乱为特征的慢性疾病，其病因在很大程度上仍是未知的。目前认为，它可能与肠道的物理特性、大脑的中枢机制、心理因素或这些因素的组合有关。为了理解IBS患者肠道 - 大脑轴内的关系，需要收集大量从粪便样本到功能磁共振成像（fMRI）等各种测量数据。这使得IBS研究成为医学研究中大数据分析挑战的典型案例。

传统的数据处理方式通常是不同数据类型依次处理，在不同工具之间切换。而本项目的目标是利用交互式数据探索概念，更有效地利用数据，简化数据分析任务和工作流程。具体贡献如下：
- 改变数据分析工作流程，从顺序分析转变为交互式并行工作流程。
- 实时计算统计测量，支持交互式患者组配置并提供即时视觉反馈。
- 将3D空间渲染与统计绘图连接起来，用于交互式数据探索和患者组比较的假设框架。

2. 肠易激综合征（IBS）

2.1 IBS概述

IBS是一组症状，可导致腹痛或不适以及排便习惯改变，这会显著降低患者的生活质量和工作效率。它是一种慢性疾病，影响着7 - 12%的普通人群。由于IBS缺乏明确的病因和生物标志物，诊断依赖于临床症状和合并症的综合判断。

目前认为IBS的病因与肠道和大脑的多种因素有关，肠道 - 大脑轴的双向通信模型在IBS研究中逐渐发展。随着更多数据点引入模型，更清晰的亚组开始形成，有助于阐明疾病起源的差异，并可能改善未来患者的治疗效果。

2.2 数据类型

IBS数据收集通常先根据症状和其他临床变量确定纳入和排除标准，同时也会纳入一个或多个对照组的数据。以下是