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

SpringBoot快速接入OpenAI大模型的方法(JDK8)

《SpringBoot快速接入OpenAI大模型的方法(JDK8)》本文介绍了如何使用AI4J快速接入OpenAI大模型,并展示了如何实现流式与非流式的输出,以及对函数调用的使用,AI4J支持JDK8... 目录使用AI4J快速接入OpenAI大模型介绍AI4J-github快速使用创建SpringBoot

Vue项目的甘特图组件之dhtmlx-gantt使用教程和实现效果展示(推荐)

《Vue项目的甘特图组件之dhtmlx-gantt使用教程和实现效果展示(推荐)》文章介绍了如何使用dhtmlx-gantt组件来实现公司的甘特图需求,并提供了一个简单的Vue组件示例,文章还分享了一... 目录一、首先 npm 安装插件二、创建一个vue组件三、业务页面内 引用自定义组件:四、dhtmlx

SpringBoot项目注入 traceId 追踪整个请求的日志链路(过程详解)

《SpringBoot项目注入traceId追踪整个请求的日志链路(过程详解)》本文介绍了如何在单体SpringBoot项目中通过手动实现过滤器或拦截器来注入traceId,以追踪整个请求的日志链... SpringBoot项目注入 traceId 来追踪整个请求的日志链路,有了 traceId, 我们在排

部署Vue项目到服务器后404错误的原因及解决方案

《部署Vue项目到服务器后404错误的原因及解决方案》文章介绍了Vue项目部署步骤以及404错误的解决方案,部署步骤包括构建项目、上传文件、配置Web服务器、重启Nginx和访问域名,404错误通常是... 目录一、vue项目部署步骤二、404错误原因及解决方案错误场景原因分析解决方案一、Vue项目部署步骤

golang内存对齐的项目实践

《golang内存对齐的项目实践》本文主要介绍了golang内存对齐的项目实践,内存对齐不仅有助于提高内存访问效率,还确保了与硬件接口的兼容性,是Go语言编程中不可忽视的重要优化手段,下面就来介绍一下... 目录一、结构体中的字段顺序与内存对齐二、内存对齐的原理与规则三、调整结构体字段顺序优化内存对齐四、内

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型,3步搞定一个应

Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)

《DeepseekR1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)》本文介绍了本地部署DeepSeekR1模型和通过API调用将其集成到VSCode中的过程,作者详细步骤展示了如何下载和... 目录前言一、deepseek R1模型与chatGPT o1系列模型对比二、本地部署步骤1.安装oll

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式

《Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式》本文介绍了DJL库的背景和基本功能,包括NDArray的创建、数学运算、数据获取和设置等,同时,还展示了如何使用NDArray进行数据预处理... 目录1 NDArray 的背景介绍1.1 架构2 JavaDJL使用2.1 安装DJL2.2 基本操

Spring AI Alibaba接入大模型时的依赖问题小结

《SpringAIAlibaba接入大模型时的依赖问题小结》文章介绍了如何在pom.xml文件中配置SpringAIAlibaba依赖,并提供了一个示例pom.xml文件,同时,建议将Maven仓... 目录(一)pom.XML文件:(二)application.yml配置文件(一)pom.xml文件:首

配置springboot项目动静分离打包分离lib方式

《配置springboot项目动静分离打包分离lib方式》本文介绍了如何将SpringBoot工程中的静态资源和配置文件分离出来,以减少jar包大小,方便修改配置文件,通过在jar包同级目录创建co... 目录前言1、分离配置文件原理2、pom文件配置3、使用package命令打包4、总结前言默认情况下,