一、研究背景和意義
類風濕關節炎（RA）是一種慢性炎癥性疾病，主要影響關節，但也可能影響身體的其他部分。RA的病因尚不完全清楚，但已知其涉及免疫系統的異常反應。患者的免疫系統錯誤地攻擊自身的關節組織，導致炎癥、疼痛和關節損傷。RA的長期影響可能包括關節變形、功能喪失和生活質量的顯著下降。此外，RA還與心血管疾病等全身性并發癥密切相關。在RA的管理和治療中，早期診斷和干預至關重要。盡管已有多種治療方法（如藥物治療和物理治療）用于緩解癥狀和延緩疾病進展，
但許多患者仍可能經歷疾病的急性發作（failure）和血管閉塞（occlusion）。這些急性事件不僅影響患者的健康和生活質量，還增加了醫療負擔和社會成本。
二、研究意義
提高早期診斷和預測能力：通過構建預測模型，本研究能夠識別出RA患者在未來可能經歷急性發作或血管閉塞的高風險個體，從而實現早期干預和個性化治療。這不僅有助于提高患者的生活質量，還能有效降低醫療成本。
為臨床決策提供支持：本研究的預測模型可作為臨床醫生的輔助工具，幫助他們在治療決策過程中考慮更多的變量和因素，從而制定更為科學和有效的治療方案。
推動RA研究的發展：通過深入分析多種生理和病理指標與RA急性事件之間的關系，本研究為RA的病理機制研究提供了新的視角和數據支持，有助于揭示RA的復雜病理機制，推動相關基礎研究的發展。
三、實證分析
讀取數據集
數據和代碼
import pandas as pd# 加載數據
file_path = 'interpolation_RA_baseline_anytime_failure.csv'
data = pd.read_csv(file_path)
data.head()查看數據基本信息?
檢查缺失值
可以發現沒有缺失值
接下來檢查檢查重復值
接下來進行描述性統計分析
接下來繪制每個特征的直方圖
# 繪制分布圖，每行6個圖
num_plots = len(numerical_columns)
fig, axes = plt.subplots(num_plots // 6 + 1, 6, figsize=(20, 5 * (num_plots // 6 + 1)))for i, column in enumerate(numerical_columns):row, col = divmod(i, 6)sns.histplot(data[column].dropna(), kde=True, ax=axes[row, col])axes[row, col].set_title(f'Distribution of {column}')# 刪除多余的子圖
for j in range(i + 1, len(axes.flatten())):fig.delaxes(axes.flatten()[j])plt.tight_layout()
plt.show()
?
計算相關矩陣
也可以繪制熱力圖
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()?接下來進行回歸分析
線性回歸和邏輯回歸
# 線性回歸
X = data[numerical_columns_with_target]
y = data['RAfailureanytime']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)linear_model = LinearRegression()
linear_model.fit(X_train, y_train)
linear_predictions = linear_model.predict(X_test)# 邏輯回歸
logistic_model = LogisticRegression(max_iter=1000)
logistic_model.fit(X_train, y_train)
logistic_predictions = logistic_model.predict(X_test)
?
還可以使用其他模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC# 決策樹
decision_tree = DecisionTreeClassifier()
decision_tree.fit(X_train, y_train)
dt_predictions = decision_tree.predict(X_test)# 隨機森林
random_forest = RandomForestClassifier()
random_forest.fit(X_train, y_train)
rf_predictions = random_forest.predict(X_test)# 支持向量機
svc_model = SVC(probability=True)
svc_model.fit(X_train, y_train)
svc_predictions = svc_model.predict(X_test)?
接下來進行生存分析
生存曲線和Cox回歸模型
# Cox回歸模型
cox_model = CoxPHFitter()
cox_model.fit(data, duration_col='failuretime', event_col='RAfailureanytime')
cox_model.print_summary()
?
四、結論
本研究通過分析一組包含多種臨床和生理指標的RA患者數據，構建了線性回歸和邏輯回歸模型，用于預測RA患者的急性發作和血管閉塞情況。
研究結果顯示，模型在分類和預測方面表現出較高的準確性和可靠性。具體來說，邏輯回歸模型的整體準確率為88%，在精確度、召回率和F1評分等方面均表現良好。ROC曲線的AUC值表明模型具有較高的分類性能，能夠有效區分高風險和低風險患者。通過本研究的成果，臨床醫生可以更早地識別出高風險患者，從而采取早期干預措施，減少急性事件的發生率。此外，本研究還為進一步的RA病理機制研究提供了數據支持，推動了RA研究的發展。
未來，隨著數據量的增加和模型的不斷優化，預測模型的準確性和應用范圍將進一步提升。我們希望本研究的成果能夠在實際臨床中得到應用，為RA患者的管理和治療帶來實質性的改善。同時，我們也期待更多的研究者參與到這一領域，共同探索和解決RA這一復雜疾病帶來的挑戰。
