醫學交互作用分析的目的和用途（R語言）

醫學交互作用分析一直是醫學數據分析的組成部分，總結最近的一些認識。

目的：

1. 在獨立危險因素鑒定的研究中，（獨立危險因素的）交互作用可以作為獨立危險因素的屬性之一來進行分析；
2. 在預測模型構建的研究中，交互作用分析用于決定模型方程中交互項的取舍，以實現更高效能的模型，只適用于線性模型，因為非線性的樹形模型不需要單獨處理交互項。

所以，交互作用分析不是單獨的數據分析類型，而是要與其他的分析過程進行整合，豐富分析內容，更全面說明問題。

步驟：

1. 交互作用項的掃描，當方程中變量比較多的時候，逐個探索變量間交互作用是繁瑣的工作，有一些方法可以批量掃描變量間的交互作用，略略探索，SHAP分析中使用xgboost算法時可以展示交互作用，iml包中可以計算交互作用強度，還有一個vivid包可以通過熱圖和網絡圖來批量展示交互作用。具體怎么理解篩選出的交互作用，還有待于進一步學習。

下圖是iml包生成的交互作用強度圖，vivid是值得嘗試的一個包。

2. 交互作用的逐個鑒定，當有了觀察對象之后，就可以使用傳統的交互作用分析方法來逐個鑒定變量間的交互作用，最終根據P值來確定是否是真正的交互作用并進行可視化。根據交互作用中兩個變量類型的不同，采用不同的R包和算法，如果交互作用雙方都是分類變量，可以使用Publish包進行亞組分析、epiR包和interactionR包，如果有一方是連續變量，可以使用interactions包。
   下圖是interactions包生成的交互作用圖。

以上步驟鑒定出的作用，在不同的研究中，作為獨立危險因素的一個屬性來進行報道，整合到獨立危險因素鑒定的相關研究流程中，或者用于構建線性的預測模型，都可以起到豐富研究內容的目的。