python数据分析-心脏瓣膜手术风险分析与预测

一、研究背景和意义

人的心脏有四个瓣膜，主动脉银、二尖、肺动脉和三尖源 不管是那一个膜发生了病变，都会导致心脏内的血流受到影响，这就是通常所说的心脏期膜病，很多是需要通过手术的方式进行改善的。随着人口老龄化的加剧,，心脏期膜病是我国最常见的心血管疾病之-,需要接受心脏瓣膜手术治疗的患者数量逐年拳升。心脏期膜手术是对病变的心脏辨膜所进行的外科手术，一般包括心脏期的置换和修复手术，心期手术是在外科技术的基础上，对病变的心脏期膜所进行的手术，可以改善患者心脏期聘狭窄或关闭不全的现象。不过心脏瓣膜病手术可能会引发机械瓣并发症，导致心功能变差，严重的还会直接造成患者死亡。

由于心瓣膜手术有一定的病死率,因此需要根据心脏瓣膜手术数据建立相应的手术风险预测模型,以规范术前风险评估工作 进一步降低手术期病死率,提高心脏瓣膜手术成功率。风险预测模型常用于根据当前患者的情况如基础特征、医学指标的值等)来预测惠者未来的健康结果，例如心脏瓣膜手术后的短期死亡率（结果变量:30天内存活死亡)，癌症长期死亡率(结果变量: 死亡时间) 等。

本实验通过以往患者心脏瓣膜手术数据信息，建立基于机器学习的预测，从跳性心病惠者中快速筛选出可能会导致手术死亡的高危惠者，并将风险预测的相关信息提供给临床医生作为临床指导，以便及时做出治疗决策，例如低风险的患者通常被建议观察，而更多的医疗资源将分配给高风险的患者等。这样有助于选择合适的治疗方案，推动个性化医疗的发展。

二、实证分析

接下来进行实证分析实证分析

数据集各字段如下:

数据和代码

首先导入数据分析基本的包：

import pandas as pd

# Load the dataset
file_path = '历史患者手术信息数据.csv'
data = pd.read_csv(file_path)

# Display the first few rows of the dataset
data.head()

显示数据的基本信息

显示数值特征的统计描述

接下来检查缺失值情况

data.isnull().sum()

接下来查看数值特征分布可视化

numeric_features = ['age', 'bmi']
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))
for i, feature in enumerate(numeric_features):
    sns.histplot(data[feature], kde=True, ax=axes[i])
    axes[i].set_title(f'{feature} Distribution')
plt.tight_layout()
plt.show()

类别特征分布

for i, feature in enumerate(categorical_features):
    sns.countplot(x=feature, data=data, ax=axes[i])
    axes[i].set_title(f'{feature} Distribution')
    axes[i].tick_params(axis='x', rotation=90)
plt.tight_layout()
plt.show()

接下来查看不同类别下特征的分布 

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))
for i, feature in enumerate(numeric_features):
    sns.boxplot(x='outcome', y=feature, data=data, ax=axes[i])
    axes[i].set_title(f'{feature} Distribution by Outcome')
plt.tight_layout()
plt.show()

接下来对类别特征进行独热编码 

data_encoded = pd.get_dummies(data, drop_first=True)
data_encoded.head()

接下来进行特征处理，分离特征和响应变量并且数据划分为训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来使用随机森林进行分类建模

# 初始化随机森林分类器
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

具体结果如下 

接下来我们进行随机森林可视化 

# 显示随机森林中的一棵树
plt.figure(figsize=(20, 10))
plot_tree(rf_model.estimators_[0], filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['Class 0', 'Class 1'])
plt.show()

计算并可视化特征重要性

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.barplot(x='Importance', y='Feature', data=feature_importances_df)
plt.title('Feature Importances in Random Forest Model')
plt.show()

从上面可以看出，BIM和AGE的影响程度是最大的，其次是性别。。。

三、小结

结论：

本研究通过对心脏瓣膜手术数据的分析和建模，建立了基于机器学习的手术风险预测模型。通过对历史患者手术信息数据的清洗、特征处理和随机森林建模，我们能够从众多患者中快速筛选出可能导致手术死亡的高危患者，并将风险预测信息提供给临床医生作为参考，以便及时做出治疗决策。通过对随机森林模型的评估，我们发现该模型具有较高的准确性和可靠性，可以为临床医生提供有价值的决策支持。同时，我们也对模型进行了可视化，以便更直观地展示模型的预测结果。

展望：

本研究为心脏瓣膜手术风险预测提供了一种新的方法和思路，但仍存在一些不足之处。未来的研究可以从以下几个方面进行改进和完善：

1. 数据方面：进一步扩大数据集，增加更多的特征变量，以提高模型的准确性和泛化能力。
2. 模型方面：尝试使用其他机器学习算法或集成学习方法，如支持向量机、神经网络、Adaboost 等，与随机森林进行比较和优化，以找到更适合的模型。
3. 临床应用方面：将模型应用于实际临床环境中，进行进一步的验证和优化，以提高模型的实用性和临床价值。
4. 个性化医疗方面：结合患者的个体特征和医疗史，进一步推动个性化医疗的发展，为患者提供更精准的治疗方案。

总之，心脏瓣膜手术风险预测是一个具有挑战性的问题，需要综合考虑多种因素。本研究为该领域的发展提供了一定的参考，但仍需要不断地探索和创新，以提高手术的安全性和成功率，为患者的健康保驾护航。

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