利用因子分析挖掘临床检验数据

“面向临床检验信息系统数据挖掘的因子分析 .pdf - 张维朋 - 数据挖掘 - 因子分析 - 生化指标 - 正交旋转” 本文由张维朋撰写，探讨了如何利用数据挖掘技术，特别是因子分析法，来解决临床检验信息系统中数据量大但利用率低的问题。在研究中，作者选择了大量健康女性的血液生化指标，包括总蛋白(TP)、白蛋白(ALB)、碱性磷酸酶(ALP)、葡萄糖(GLU)、尿酸(UA)、胆固醇(CHOL)、甘油三酯(TG)、钙(Ca)以及年龄等9个关键指标。 因子分析是一种统计方法，用于从多个相关变量中提取少数几个主因子，这些因子能够解释大部分原始变量的变异。在这项研究中，通过因子分析，9个生化指标被精简为6个互不相关的公共因子，这些因子涵盖了原始指标的79.34%的信息。这一过程揭示了不同生化指标间的潜在关联，有助于简化数据并提高其解释力。 经过正交旋转，这6个因子的含义变得更加明确。正交旋转是一种优化技术，旨在使因子间的相关性最小化，从而使每个因子与原始变量的关系更为清晰。根据旋转结果，这6个因子分别对应于女性的： 1. 个体营养状况和肝脏合成功能：可能包括总蛋白和白蛋白等指标，反映了身体的营养状态和肝脏功能。 2. 胆固醇代谢：可能与胆固醇水平相关，揭示了体内脂肪的处理能力。 3. 糖代谢：可能与葡萄糖水平相关，体现了血糖控制的情况。 4. 骨代谢：可能与碱性磷酸酶和钙有关，反映了骨骼健康状况。 5. 尿酸代谢：可能与尿酸水平关联，与痛风和肾功能有关。 6. 甘油三酯代谢：可能与甘油三酯水平相关，与血脂水平和心血管疾病风险有关。 通过对这些因子的分析，研究人员可以更全面地评估女性的健康状况，而不仅仅是关注单一指标。这种方法不仅有助于医生做出更准确的诊断，还能为公共卫生政策制定者提供更全面的健康趋势分析。此外，数据挖掘的应用也为临床检验信息系统的数据利用开辟了新的路径，提高了数据的价值和效率。