基于血液体检数据的老年人健康危险因素可视化

2017-03-13俞向梅王志福杨红清黄子杰

福建医科大学学报（社会科学版） 2017年4期

俞向梅，王志福，杨红清，蔡晶，黄子杰

(1.福建中医药大学中西医结合学院，福建福州 350122；2.福州市马尾区罗星街道社区卫生服务中心，福建福州 350015)

个体的体检数据既是医师诊断的参考资料，也是体检者对自身健康状态的即时了解和动态追踪。随着数据挖掘技术的普及应用，对群体体检数据的研究已被极大关注。群体体检数据的分析结果目前还局限在专业人员的判读范围，因其复杂性尚无法被非专业的普通读者接受。笔者尝试应用数据可视化技术，对群体体检数据的分析结果进行科学简化，以期提高可读性，为更加深入的专业研究提供启发。

一、体检指标异常的数据可视化

本研究数据源自2015年1月至2015年12月福建省福州市马尾区老年人(60～80岁)1 778份体检数据(包括血液体检数据、肝脏B超体检报告、肾脏B超体检报告、心电图检查报告)，其中男性931份，女性847份。采用SPSS18.0软件、EXCEL2010办公软件对体检数据进行统计分析和处理。

从血液体检数据中筛选出男女异常率最高的前10位指标。老年男性血液指标异常前10位分别为：肌酸激酶、总胆固醇、甘油三酯、总胆红素、低密度脂蛋白、空腹血糖、尿酸、血红蛋白、谷氨酰转移酶、镁离子；老年女性血液指标异常前10位分别为：总胆固醇、低密度脂蛋白、甘油三酯、空腹血糖、肌酸激酶、红细胞、总胆红素、尿酸、镁离子、乳酸脱氢酶(图1)。此结果与相关研究结论类似[1-2]。

二、健康危险因素可视化

(一)肥胖者与非肥胖者的血液指标比较

依照我国成人体质量判定标准[3]，以BMI≥24 kg/m2判定为肥胖者，从体检人群中筛选出肥胖者与非肥胖者，选用与肥胖密切相关的3个指标(低密度脂蛋白、甘油三酯、总胆固醇)，分别计算3个指标在BMI异常和BMI正常人群中的血液指标异常百分比，并进行统计学相关分析。与BMI正常者相比，BMI异常者低密度脂蛋白、甘油三酯、总胆固醇血液指标异常百分比均明显升高，差别具有统计学意义(P<0.01，图2)。

(二)肝脏疾病相关的血液异常指标

从肝脏B超体检诊断报告提示肝脏异常情况(如肝囊肿、肝内钙化灶、肝血管瘤、脂肪肝、肝内胆管结石、肝硬化、肝癌术后等)与肝脏正常者中，选取肝功能密切相关的3个血液指标(谷草转氨酶、谷丙转氨酶、碱性磷酸酶)，分别计算3个指标在肝脏异常和肝脏正常人群中的血液指标异常百分比，并进行统计学相关分析。与肝脏正常者相比，肝脏异常者谷草转氨酶、谷丙转氨酶、碱性磷酸酶血液指标异常百分比均明显升高，差别具有统计学意义(P<0.01，图3)。

图1 2015年马尾区老年人前10位血液体检异常指标及异常率

图2 肥胖者的健康危险因素可视化

图3 肝脏疾病的健康危险因素可视化

(三)肾脏疾病相关的血液异常指标

从肾脏B超体检报告提示肾脏异常情况(如肾囊肿、肾结石、肾积水等)与肾脏正常者中，选取肾功能密切相关的3个血液指标(肌酐、尿素、尿酸)，分别计算3个指标在肾脏异常和肾脏正常人群中的血液指标异常百分比，并进行统计学相关分析。与肾脏正常者相比，肾脏异常者肌酐、尿素、尿酸血液指标异常百分比均明显升高，差别具有统计学意义(P<0.01，图4)。

三、不同体质的健康危险因素可视化

根据中医体质分类与判定(ZYYXH/T157-2009)[4]，从男性和女性体检人群中筛选出4种体质人群。统计不同体质的体检者，其血液检查最高异常率前5位的指标(表1，2)。为了更直观清晰地可视化不同体质健康危险因素密切相关脏器的损害情况，将表1和表2中各血液异常指标与相关脏器进行对应，通过异常率的累加，计算前5位健康危险因素对特定脏器的累积作用。同一性别不同体质者的累积异常率按四分位分组并排序，根据排序结果用色彩(从黄色到深红色，表示器官可能受到的危害程度增加)标识其对脏器的健康危害程度(图5，6)。

图4 肾脏疾病的健康危险因素可视化

笔者尝试通过可视化的方法，将老年人群性别、主要脏器病变、不同体质和血液体检指标等多个因素的关联情况展示出来，以期提高公众对复杂医学数据信息的理解与判断。客观地说，由于健康与疾病现象的复杂性和个体差异的普遍性，血液体检指标异常与疾病发生是否存在必然的关联，是值得深入探讨的问题[5-6]。笔者所尝试的可视化，仅仅是作为一种示范和启发，希望起到抛砖引玉的效果。