机器学习肝炎预测模型machine learning for hepatitis prediction model(用于论文作业_专利_企业建模__项目申报_科研报告,收藏)

本文主要是介绍机器学习肝炎预测模型machine learning for hepatitis prediction model(用于论文作业_专利_企业建模__项目申报_科研报告,收藏),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

作者Toby,来自心脏病_冠心病智能预测模型

肝炎是由细菌、病毒、寄生虫、酒精、药物、化学物质、自身免疫等多种致病因素引起的肝脏炎症的统称。儿童及成年人均可患病,病毒感染导致的病毒性肝炎较为常见。

由于过度饮酒、吸入有害气体、摄入受污染的食物、泡菜和药物,肝病患者不断增加。

我们可以用机器学习建模,自动化预测肝病概率,以减轻医生的负担。

肝炎发展分为下图三个等级

肝炎风险因子

如果您有以下情况,您患肝炎的风险更高:

过渡引用酒精

肝炎病毒感染

凝血因子紊乱病史

最近被诊断出患有性传播疾病

患有糖尿病

被诊断患有艾滋病毒/艾滋病

以前注射过或目前正在注射药物

肝炎症状

患有肝炎的人可能会在很长一段时间内没有任何症状。对于其他人,肝炎可能会导致:

食欲不振

恶心和呕吐

腹泻

深色尿液

腹痛

黄疸

病毒是引起肝炎的重要因素

肝脏是人体最大的器官,在促进食物消化、储存能量和排除毒素方面起着至关重要的作用。肝炎是一种以肝脏炎症为特征的疾病。肝炎有不同的类型,每一种都以引起它的病毒命名。五种主要类型的病毒会引起肝炎——A、B、C、D 和 E 型。

乙肝病毒通过cccdna长期潜伏在肝脏里,药物难以彻底清除,患者可几十年携带病毒.中国是乙肝大国,也是乙肝药物最大市场.

过渡饮酒是肝炎重要因素

过渡饮酒会引发下述血检指标异常,暗示肝炎发生。

药物性肝炎

滥用药物可能导致肝损伤.例如这次新冠病毒大规模在国内传播后,某些居民同时服用多种感冒药,导致肝肾中毒和损伤.这就是药物性肝炎.

肝炎患病率

全世界有超过 10 亿人患有乙型、丙型和丁型肝炎,每年导致超过 100 万人死亡。某些形式的肝炎可能很轻微,而另一些可能很严重。有时,肝炎可以自行消失,无需医疗干预。但是,如果没有发生这种情况,可以继续进行药物治疗。在某些情况下,肝炎会持续一生。对于某些病毒性肝炎,接种疫苗可能是一种有效的预防措施。由肝炎引起的慢性感染还可能随后导致肝硬化、终末期肝病和肝癌。

中国是乙肝大国

数据显示,我国乙肝、丙肝患者数仍排在全球首位,乙肝病毒携带者近9000万人,其中约2800万为乙肝患者;丙肝感染者约760万人,其中丙肝患者约456万人。

肝炎已经对我国财政造成巨大负担。

好消息:乙肝可以通过疫苗预防,我们通过教育可以大幅降低未来肝炎患病率。


模型实验

我们可以利用机器学习建立模型,根据血检结果等变量,自动化预测居民肝病概率,可减轻医生和居民的负担。

该数据集包含从印度安得拉邦东北部收集的416份肝脏患者记录和167份非肝脏患者记录。

“数据集”列是一个类标签,用于将组分为肝病患者(肝病)或非肝病患者(无疾病)。

该数据集包含441份男性患者记录和142份女性患者记录。

年龄超过89岁的患者被列为“90岁”。

建模数据集来自美国加州大学信息和计算机科学学院.

我们收集如下变量,我们是否可以通过这些变量预测居民肝炎概率?

Age of the patient 年龄

Gender of the patient 性别

Total Bilirubin 总胆红素

Direct Bilirubin胆红素;

Alkaline Phosphotase 碱性磷酸酶

Alamine Amino transferase 丙氨酸氨基转移酶

Aspartate Aminotransferase 天冬氨酸氨基转移酶

Total Protiens 总蛋白质

Albumin 白蛋白

Albumin and Globulin Ratio 白蛋白和球蛋白比率

模型综合指标良好

模型ks=0.5155,区分肝炎患者效果良好

模型AUC=0.78,区分肝炎患者效果良好

变量趋势分析如下,例如Aspartate Aminotransferase 天冬氨酸氨基转移酶为最重要变量,该值越大,肝炎风险越大.


变量分析部分展示

aspartate aminotransferase 天冬氨酸转氨酶

AST 是您的肝脏产生的一种酶。其他器官,如您的心脏、肾脏、大脑和肌肉,也产生较少的量。

通常,血液中的 AST 水平很低。当您的肝脏受损时,它会将更多 AST 放入您的血液中,您的水平就会升高。

年龄

衰老已被证明不仅会增加对急性肝损伤的脆弱性,还会增加纤维化反应的易感性。

衰老与各种肝病的严重程度和预后不良有关,包括非酒精性脂肪肝、酒精性肝病、丙型肝炎和肝移植。

老年肝病患者的治疗可能需要不同或更长的干预措施。

 

alkaline phosphotase碱性磷酸酶

碱性磷酸酶测试通常用于筛查或帮助诊断肝脏或骨骼疾病。该测试还可以帮助诊断或监测其他健康状况。

碱性磷酸酶高表示您的肝脏可能出现问题:

胆管阻塞

肝硬化

肝炎

单核细胞增多症,有时会导致肝脏肿胀

许多事情都会影响 碱性磷酸酶水平。怀孕会导致高于正常的碱性磷酸酶水平。儿童和青少年的碱性磷酸酶水平可能较高,因为他们的骨骼正在生长。避孕药和某些药物可能会降低碱性磷酸酶水平,而其他药物会导致 碱性磷酸酶 水平升高。即使在碱性磷酸酶测试前进食脂肪餐也可能导致碱性磷酸酶略微升高。

alamine aminotransferase 丙氨酸氨基转移酶

这种酶主要存在于您的肝脏中。少量的 ALT 也存在于您的肾脏和其他器官中。

您的身体使用 ALT 将食物分解成能量。通常,血液中的 ALT 水平较低。如果您的肝脏受损,它会向您的血液中释放更多的 ALT,并且水平会升高。

您应该会在大约一天内得到结果。正常的 ALT 测试结果范围为每升 7 至 55 个单位 (U/L)。男性的水平通常更高。


总结

此肝炎建模实验意义重大

肝炎可防可控,通过教育和疫苗,我们可以降低肝炎患者数量。

机器学习肝炎预测模型machine learning for hepatitis prediction model就为大家介绍到这里。我们公司支持论文,作业,专利,企业项目的一对一机器学习建模定制服务,快速解决问题,节约大量时间,支持发票。

机器学习肝炎预测模型machine learning for hepatitis prediction model-论文

我方提供自主研发课程python机器学习生物信息学 ,扫描二维码可收藏课程。

版权声明:文章来自公众号(python生物信息学),未经许可,不得抄袭。遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
 

这篇关于机器学习肝炎预测模型machine learning for hepatitis prediction model(用于论文作业_专利_企业建模__项目申报_科研报告,收藏)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/313424

相关文章

vite搭建vue3项目的搭建步骤

《vite搭建vue3项目的搭建步骤》本文主要介绍了vite搭建vue3项目的搭建步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学... 目录1.确保Nodejs环境2.使用vite-cli工具3.进入项目安装依赖1.确保Nodejs环境

idea+spring boot创建项目的搭建全过程

《idea+springboot创建项目的搭建全过程》SpringBoot是Spring社区发布的一个开源项目,旨在帮助开发者快速并且更简单的构建项目,:本文主要介绍idea+springb... 目录一.idea四种搭建方式1.Javaidea命名规范2JavaWebTomcat的安装一.明确tomcat

pycharm跑python项目易出错的问题总结

《pycharm跑python项目易出错的问题总结》:本文主要介绍pycharm跑python项目易出错问题的相关资料,当你在PyCharm中运行Python程序时遇到报错,可以按照以下步骤进行排... 1. 一定不要在pycharm终端里面创建环境安装别人的项目子模块等,有可能出现的问题就是你不报错都安装

uni-app小程序项目中实现前端图片压缩实现方式(附详细代码)

《uni-app小程序项目中实现前端图片压缩实现方式(附详细代码)》在uni-app开发中,文件上传和图片处理是很常见的需求,但也经常会遇到各种问题,下面:本文主要介绍uni-app小程序项目中实... 目录方式一:使用<canvas>实现图片压缩(推荐,兼容性好)示例代码(小程序平台):方式二:使用uni

MyCat分库分表的项目实践

《MyCat分库分表的项目实践》分库分表解决大数据量和高并发性能瓶颈,MyCat作为中间件支持分片、读写分离与事务处理,本文就来介绍一下MyCat分库分表的实践,感兴趣的可以了解一下... 目录一、为什么要分库分表?二、分库分表的常见方案三、MyCat简介四、MyCat分库分表深度解析1. 架构原理2. 分

Linux五种IO模型的使用解读

《Linux五种IO模型的使用解读》文章系统解析了Linux的五种IO模型(阻塞、非阻塞、IO复用、信号驱动、异步),重点区分同步与异步IO的本质差异,强调同步由用户发起,异步由内核触发,通过对比各模... 目录1.IO模型简介2.五种IO模型2.1 IO模型分析方法2.2 阻塞IO2.3 非阻塞IO2.4

linux查找java项目日志查找报错信息方式

《linux查找java项目日志查找报错信息方式》日志查找定位步骤:进入项目,用tail-f实时跟踪日志,tail-n1000查看末尾1000行,grep搜索关键词或时间,vim内精准查找并高亮定位,... 目录日志查找定位在当前文件里找到报错消息总结日志查找定位1.cd 进入项目2.正常日志 和错误日

在.NET项目中嵌入Python代码的实践指南

《在.NET项目中嵌入Python代码的实践指南》在现代开发中,.NET与Python的协作需求日益增长,从机器学习模型集成到科学计算,从脚本自动化到数据分析,然而,传统的解决方案(如HTTPAPI或... 目录一、CSnakes vs python.NET:为何选择 CSnakes?二、环境准备:从 Py

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

基于 Cursor 开发 Spring Boot 项目详细攻略

《基于Cursor开发SpringBoot项目详细攻略》Cursor是集成GPT4、Claude3.5等LLM的VSCode类AI编程工具,支持SpringBoot项目开发全流程,涵盖环境配... 目录cursor是什么?基于 Cursor 开发 Spring Boot 项目完整指南1. 环境准备2. 创建