17、医疗数据分析：从数据洞察到临床决策

医疗数据分析：从数据洞察到临床决策

1. 医疗数据分析流程概述

医疗数据分析是一个复杂且系统的过程，旨在从患者数据中提取有价值的信息，以辅助临床决策。整个流程主要包括以下几个关键步骤：
1. 数据洞察与初步分析 ：分析师运用统计假设检验比较不同患者群体，通过散点图和相关分析等方法识别因素间的相关性，并进行简单回归分析，寻找通用模式和可操作的见解。
2. 建模前的重要检查
- 多重共线性检查 ：确保模型中不存在高度相关的变量，避免模型系数不可靠。
- 目标变量类别平衡检查 ：解决临床应用中常见的类别不平衡问题，可采用装袋和过采样技术。
3. 预测或分类分析 ：使用机器学习技术（如决策树、神经网络和逻辑回归）对医疗数据进行建模，揭示变量间的关系和“隐藏证据”。
4. 模型结果检查 ：评估机器学习模型的性能，包括检查模型结果的合理性和模型的预测能力，使用整体准确率、召回率、特异性和AUC等指标。
5. 优化与最佳解决方案选择 ：与临床医生合作，运行“假设分析”场景，根据最低误差、临床目标和对模型系数的直观判断选择最优解决方案和模型。
6. 制定临床策略并评估结果 ：临床医生应用机器学习工具指导诊断和治疗，一段时间后评估患者健康状况，决定是否继续使用该工具和决策系统。
7. 更新临床决策支持系统（CDS）