基于大數據分析的精準醫療

陳嘉健 彭如楠 孫安恰

【摘 要】首先統計出每一個特征變量在不同范圍的再次入院率。因性別和醫生專業兩個特征無法量化，故將其視為兩點分布。之后利用SPSS分析各特征變量與再次入院率兩兩之間的相關性。最后得出不同特征變量對再次入院率的影響：男性再次入院率高于女性，ObstetricsandGynecology專業的入院率最低，HBA1C的檢測結果越大，入院率越高，ICD-9編碼對其無明顯影響。

【關鍵詞】多項式擬合;相關性分析;最優變量解

隨后利用的療效果評價模型結合第四問所得到的各特征變量與再次入院率兩兩之間的相關性進行分析，以再次入院率最低，治療效果最好，治療成本最小為目標，尋找各特征變量的最優解并給出合理的建議。

1模型的建立與求解

該問題的關鍵是選擇一種方法分析再次入院率與與這些變量的關系。因為該特征變量和數據較多，故我們利用前兩問對數據進行預處理后的數據，利用層次分析法提取出葡萄糖血清、性別、種族、檢測結果等特征變量的主成分。之后利用主成分建立和再次入院率的關系并進行求解。

（1）性別與再次入院率的關系。首先，性別和醫生專業無法進行量化，所以我們將其視為兩點分布，通過篩選可以得到不同性別的再次入院率。

通過圖表可以清楚地得出女生的再次入院率要高于男生，女生再次入院率為52%，男生再次入院率為48%。

（2）醫生專業與再次入院率的關系。在醫生專業方面，因為醫生專業數據太多，所以我們只篩選醫生專業人數在600以上的，經篩選之后得到以下結果：

從表中我們可以得出再次入院率的區間為21.16%-48.04%，醫生專業為Cardiology的再次入院率最高，醫生專業為ObstetricsandGynecology的再次入院率最低，即該醫生專業的治療效果最好。

（3）HBA1C檢測與再次入院率的關系

HBA1C檢測是國內外診斷糖尿病的一項重要指標，其正常水平應該在4到6。在該范圍內屬于正常，而當含量超過6達到7或者8甚至超過這水平的話，血糖的調節就相當不好了。基于糖化血紅蛋白對血糖的影響超過正常值則代表問題越嚴重或者病情更嚴重。我們根據這一基本的概念對不同檢測值的患者進行再次入院率的統計。并根據不同檢測值和再次住院率進行擬合，采取多種擬合選取最優的擬合結構為線性，擬合的R方位0.992，調整的R方位0.966擬合度較高。擬合公式如下：

其中為再次入院率，為HBA1C檢測結果。

此結果符合前面的基本概念，也就是說HBA1C的檢測結果越大病情也就越嚴重則再次住院的可能性就越高。

（4）初次診斷值與再次入院率的關系

初次診斷值對應的是ICD-9編碼，不同的編碼范圍對應疾病的類型。我們對編碼范圍求解平均值，同樣統計出各個范圍對應的再次住院率統計結果并進行擬合的結果如下圖所示：

由圖可得編碼值和再次住院率沒有特定的關系，不能夠進行擬合。我們對這個結果給出分析：ICD-9編碼的變化對再次住院率沒有影響，也就是ICD-9編碼的變化和再次住院率沒有對應的關系。ICD-9編碼代表的是一種特定的疾病類型，其編寫時不是對應的治療難度，不是隨著編碼值的增大治療難度的增加，而是單純的一種疾病的代號，這樣就不會隨一定規律變化所以得到的結果也沒有一定的規律。綜上所述得到結論為：初次診斷結果和再次住院率沒有關系，診斷出來的結果對應疾病有一定的治療難度，也就有了特定的再次住院率范圍。

參考文獻：

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（作者單位：華北理工大學）