數(shù)學(xué)建模血常規(guī)指標(biāo)

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尿常規(guī)檢查中各項(xiàng)指標(biāo)對患者健康狀況的影響分析

摘要：

本文對附件中患者所患疾病進(jìn)行分類，通過患者尿常規(guī)各項(xiàng)指標(biāo)的檢測值與該指標(biāo)的正常值范圍進(jìn)行比較，綜合各項(xiàng)指標(biāo)來判斷該患者是否患有某種疾病，應(yīng)用Excel，MATLAB和SPSS軟件判別哪些指標(biāo)是影響患者健康狀況的主要因素，由主要因素探討得出尿常規(guī)檢查結(jié)果對患者健康狀況的影響。

對于問題一，我們篩選出所有的查體患者，利用Excel將各項(xiàng)檢驗(yàn)結(jié)果與其正常值進(jìn)行比較，得出其差值，然后通過統(tǒng)計(jì)處理差值來判斷該查體患者是否患病，并結(jié)合超標(biāo)指標(biāo)的數(shù)量得出結(jié)果，從而評估“查體患者〞健康狀況。

對于問題二，首先我們將所有的疾病進(jìn)行歸類，針對每種疾病患者的檢查結(jié)果利用Excel統(tǒng)計(jì)處理求解，得出各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，然后對所有疾病數(shù)據(jù)利用SPSS軟件Z標(biāo)準(zhǔn)化，然后將每種病標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)在MATLAB中求出該疾病的取值范圍，建立一個描述健康狀況的函數(shù)定量模型。最終用SPSS軟件的主成分分析法求出各影響指標(biāo)在患病人員中的主要影響指標(biāo)，將尿常規(guī)檢查結(jié)果與主要影響指標(biāo)聯(lián)系，探討得出對患者健康的影響。

對于問題三，我們以炎癥患者為主要研究對象，利用Excel和MATLAB對其進(jìn)行分析，得出超標(biāo)指數(shù)，然后分析患病原因，最終給出合理的健康保健的建議。

關(guān)鍵字：ExcelMATLABSPSSZ標(biāo)準(zhǔn)化判別分析法因素分析法比較法

尿常規(guī)檢查中各項(xiàng)指標(biāo)對患者健康狀況的影響分析模型

一、問題重述

尿液是人體新陳代謝的產(chǎn)物，它在一定程度上能夠反映身體器官的代謝正常與否，但是尿液中的成分眾多，無法定性確鑿的疾病，假使能夠依據(jù)尿檢結(jié)果提前預(yù)計(jì)和診斷某些疾病，將對疾病的治療起到關(guān)鍵的作用，從而改善人們的健康狀況。

現(xiàn)在有一份醫(yī)院的尿常規(guī)檢查數(shù)據(jù)，我們要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比較，從而對“查體患者〞的健康狀況進(jìn)行評估。然后需要建立一個數(shù)學(xué)模型來描述尿常規(guī)的檢查結(jié)果與患者健康狀況的關(guān)系，并針對主要影響因素描述尿常規(guī)檢查結(jié)果對患者健康的影響。最終以炎癥患者為主要的研究對象，給出一份健康保健的報告。

二、模型假設(shè)與符號說明

2.1模型假設(shè)

1.假設(shè)男女老少的體質(zhì)一樣，不考慮年齡和性別造成的某些指標(biāo)的偏移；2.不考慮由于檢驗(yàn)機(jī)器不同而造成檢驗(yàn)指標(biāo)的范圍波動；3.不考慮檢驗(yàn)結(jié)果中不確定的疾病及數(shù)量稀少的疾??；4.假設(shè)患者無特別體質(zhì)，不會對試驗(yàn)結(jié)果造成影響；2.2符號說明

x1

白細(xì)胞計(jì)數(shù)

x16x17x18x19x20x21x22

中性粒細(xì)胞絕對值淋巴細(xì)胞絕對值單核細(xì)胞絕對值嗜酸細(xì)胞絕對值嗜堿細(xì)胞絕對值紅細(xì)胞分布寬度(SD)紅細(xì)胞分布寬度(CV)

x2紅細(xì)胞計(jì)數(shù)x3血紅蛋白x4紅細(xì)胞平均體積x5平均紅細(xì)胞HGB含量x6平均紅細(xì)胞HGB濃度x7血小板計(jì)數(shù)

1

x8血小板平均體積x9血小板體積分布寬度x10血小板壓積x11中性粒細(xì)胞相對值

x23x24y1—y29

大血小板比率紅細(xì)胞壓積

查體患者1—查體患者29尿常規(guī)指標(biāo)超標(biāo)個數(shù)一個指標(biāo)與其參考值之間的相對誤差值權(quán)重矩陣

標(biāo)準(zhǔn)化后各項(xiàng)指標(biāo)形成的矩陣

歸一化處理后的數(shù)據(jù)各項(xiàng)超標(biāo)指標(biāo)所占的比重

n

ΔB

x12淋巴細(xì)胞相對值x13單核細(xì)胞相對值x14嗜酸細(xì)胞相對值x15嗜堿細(xì)胞相對值Y健康函數(shù)值W各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重

A

XP

三、問題分析

3.1問題(1)的分析

1）結(jié)合檢查結(jié)果對附件中給出尿檢結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)的優(yōu)化處理，篩選出查體患者的數(shù)量，在查找出正常人的各項(xiàng)指標(biāo)的正常范圍的前提下，將查體患者尿檢的各項(xiàng)指標(biāo)與其正常范圍進(jìn)行比較；

2）由于一個健康人的各項(xiàng)指標(biāo)一定是在一個正常的范圍里面波動，一旦某項(xiàng)指標(biāo)超出該項(xiàng)指標(biāo)的正常范圍，就有可能對應(yīng)好幾種疾病，所以為了更簡單的歸類，無論有多少項(xiàng)超標(biāo)，只要超標(biāo)一項(xiàng)，我們就將此定義為不健康，所以最終的健康狀況評估結(jié)果只有2個，一個是健康，一個是不健康。

3）將查體患者的各項(xiàng)指標(biāo)與正常指標(biāo)做比較，可以得出超標(biāo)指標(biāo)的總個數(shù)，從而評估他的健康狀況。3.2問題(2)的分析

2

1）尿常規(guī)的檢驗(yàn)結(jié)果中有附件當(dāng)中所提供的24項(xiàng)指標(biāo)，而判斷它與患者健康狀況的關(guān)系必然會涉及到這些指標(biāo)與該指標(biāo)正常范圍的比較。就健康狀況本身而言，這本身就是一個模糊的概念，除過通過判斷各項(xiàng)指標(biāo)是否都在正常范圍內(nèi)來說明該患者健康和不健康外，我們還需要進(jìn)一步分析比較來劃分不健康的程度，此時必然要建立一個具體的數(shù)學(xué)模型來評價，但是24項(xiàng)指標(biāo)每項(xiàng)指標(biāo)所表示的意義不同，無法統(tǒng)一衡量，為此我們需要進(jìn)行指標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)化處理。然后再繼續(xù)求解相關(guān)量之間的函數(shù)關(guān)系。

2）針對主要影響因素探討問題的前提是在這24項(xiàng)指標(biāo)中找出主要影響指標(biāo)，將尿檢結(jié)果與主要影響因素聯(lián)系后，通過探討來確定影響是要通過該尿檢結(jié)果來判斷出疾病種類還是要說明患疾病的嚴(yán)重程度。檢查結(jié)果的超標(biāo)量多少與健康狀況的程度如何，某一項(xiàng)指標(biāo)對健康狀況的影響程度如何，某一項(xiàng)指標(biāo)的重要的程度等都是我們需要定性或者定量求解的問題。3.3問題(3)的分析

1）把炎癥患者歸類統(tǒng)計(jì)后，對數(shù)據(jù)分析，觀測他們各項(xiàng)指標(biāo)的有無異常，有無共同點(diǎn)，找出共性或者相像點(diǎn)

2）在篩選出炎癥患者的基礎(chǔ)上，將其對應(yīng)的各項(xiàng)指標(biāo)帶入問題（2）得出的模型中，得出炎癥患者的健康狀況，結(jié)合所查資料，寫出一份對應(yīng)的健康保健報告。

四、模型建立與求解

4.1模型準(zhǔn)備

在建立一個描述尿常規(guī)的檢查結(jié)果與患者健康狀況的數(shù)學(xué)模型中，首先要進(jìn)行的是對數(shù)據(jù)的篩選處理，找出典型的病癥，將其分類匯總。剔除那些發(fā)病率極低的病癥，接下來再繼續(xù)找出查體患者，并給患者進(jìn)行編號，為問題一的模型建立做準(zhǔn)備。然后在查找相關(guān)資料的基礎(chǔ)上得出正常人的尿檢結(jié)果的各項(xiàng)指標(biāo)的正常范圍。4.2問題（1）的模型建立與求解

4.2.1數(shù)據(jù)處理

首先我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選和編號，通過查閱相關(guān)資料整理出尿常規(guī)24項(xiàng)指標(biāo)的參考值：

3

指標(biāo)參考值指標(biāo)參考值指標(biāo)參考值指標(biāo)參考值

白細(xì)胞計(jì)數(shù)4.0-10.010^9/L血小板壓積0.11-0.28血小板平均體積

紅細(xì)胞計(jì)數(shù)4.0-5.5010^12/L紅細(xì)胞壓積35.0-50.0%紅細(xì)胞分

血紅蛋白

紅細(xì)胞平均體積

平均紅細(xì)胞HGB

含量

平均紅細(xì)胞HGB濃度

110.0-160.083.9-99.1

g/l大血小板比率13-43%紅細(xì)胞分

fl中性粒細(xì)胞相對值43-75%嗜酸細(xì)胞相對值

27.0-31.0pg320.0-360.0g/l單核細(xì)胞相對值3-810^9/L嗜堿細(xì)胞相對值0.00-1.50%淋巴細(xì)胞相對值20-40%

血小板體積分布寬度9-18.1中性粒細(xì)胞絕

對值2.0-7.010^9/L單核細(xì)胞絕對值0.10-1.0010^9/L

布寬度(CV)布寬度(SD)

6.5-12.0fL11.0-16.00%37.00-54.00Fl0.5-5.0%淋巴細(xì)胞絕對值0.80-4.0010^9/L

嗜酸細(xì)胞絕對值0.00-0.8010^9/L

嗜堿細(xì)胞絕對值0.00-0.1010^9/L

血小板計(jì)數(shù)100-30010^9/L

表4-2-1各項(xiàng)指標(biāo)參考值

將查體患者的各項(xiàng)指標(biāo)與正常人的各項(xiàng)指標(biāo)作比較，得出每項(xiàng)指標(biāo)的差值Δ，比較看有無某個查體患者的各項(xiàng)指標(biāo)的Δ=0，若為0則說明該查體患者的各項(xiàng)指標(biāo)都在正常的范圍內(nèi)，是健康的，若不為0則說明查體患者某項(xiàng)指標(biāo)超出正常范圍，是不健康的。4.2.2計(jì)算方法：

在Excel中將指標(biāo)進(jìn)行由小到大排序，將在范圍參考范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)改為零，由Δ的定義可知，Δ的求解是：a.用參考范圍的最小值減去小于參考范圍的數(shù)值求出，b.用超過參考范圍的數(shù)據(jù)減去參考值的最大值求解，

即a:超標(biāo)數(shù)據(jù)Δ=超標(biāo)數(shù)據(jù)-max參考值b:超標(biāo)數(shù)據(jù)Δ=min參考值-超標(biāo)數(shù)據(jù)

以查體患者y1的白細(xì)胞計(jì)數(shù)x1為例，y1的x1=9.84，而x1的正常取值范圍是

4

[4,10],所以Δ=0；以此方法得出y1的x1-x24的所有Δ，進(jìn)而得出所有查體患者

y1-y29的所有Δ。

將數(shù)據(jù)整理后得出的評估結(jié)果見下圖：

圖4-2-1數(shù)據(jù)超標(biāo)圖

（查體患者源數(shù)據(jù)見附頁）

由圖4-2-1和圖4-2-可以得到查體患者4號、5號為健康，考慮到參考值的誤差，若超標(biāo)數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于該參考值則視為為超標(biāo)，即超標(biāo)越小則越接近正常范圍，則為健康，若超標(biāo)值很大，則視為不健康。

將各項(xiàng)指標(biāo)參考值擴(kuò)大5%，然后重新進(jìn)行求值，將未超標(biāo)的指標(biāo)記為0，超標(biāo)的記為1，可以得到下圖：

5

由圖可以得到健康“查體患者〞有9位，編號分別為3號、4號、6號、117號、141號、146號和185號

不健康“查體患者〞有20位，分別為10號、11號、13號、14號、16號、18號、21號、30號、32號、70號、77號、120號、125號、126號、177號、178號、183號、186號、191號、205號

有查體患者中1號、4號、5號和17號身體健康，其余查體患者為不健康。

4.3解法一：

問題（2）的模型建立與求解模型24.3.1模型準(zhǔn)備

由于體檢的結(jié)果有24項(xiàng)指標(biāo)，即x1，x2,x3，，，x24，我們由問題1知將其分成健康和不健康2類，A代表健康，B代表不健康，yo有9組數(shù)據(jù)，y1有20種數(shù)據(jù)，我們把這些數(shù)據(jù)如下分類：

A的數(shù)據(jù){（xa11，xa12,?，xa124），（xa21，xa22，?xa224），?（xa241，xa242，?xa2424）}

B的數(shù)據(jù){（xb11，xb12,?，xb124），（xb21，xb22，?xb224），?（xb241，xb242，?xb2424）}假定用

Y=k1*x1+k2*x2+?+k24*x24作為判別函數(shù)，則組A的數(shù)值對應(yīng)的判別值為；

6

Ya1=k1*x1+k2*x2+?+k24*x24；Ya2=k1*x1+k2*x2+?+k24*x24；?

Ya9=k1*x1+k2*x2+?+k24*x24；組B對應(yīng)的判別值為：

Yb1=k1*x1+k2*x2+?+k24*x24；Yb2=k1*x1+k2*x2+?+k24*x24；?

Yb20=k1*x1+k2*x2+?+k24*x24；又作

19Ya的平均值=?Yai

9i?1120Yb的平均值=?Ybi

20i?1

即Ya是組A的判別值的代表，Yb是組B的判別值的代表4.3.2模型求解

1）先將待見患者的原始數(shù)據(jù)寫成矩陣形式，組A的數(shù)據(jù)矩陣

?xa11xa12...xa124??xx...x?w0??a21a22a224?

????xx...x?a91a92a924?組B的數(shù)據(jù)矩陣：Ya

?xb11xb12...xb124??xx...x?b21b22b224?w1??????xx...x?b201b202b92024?矩陣w0和矩陣w1的列平均數(shù)分別是（xa1，xa2，?，xa24），（xb1，xb2，?，xb24）2）算各組數(shù)據(jù)的平均值

7

12023xja??xja,j?1,2,...,24xjb??xjb,j?1,2,...,24

20i?19i?13）作新的矩陣A,B及兩組的離差矩陣S1，S2

?xa11?xa11,xa12?xa12,...,xa124?xa124????x?x,x?x,...,xa224?xa224?A??a21a21a22a22????x?x,x?x,...,x?a2424?xa2424??a241a241a242a242?xb11?xb11,xb12?xb12,...,xb124?xb124????x?x,x?x,...,xb224?xb224?B??b21b21b22b22????x?x,x?x,...,x?b2424?xb2424??b241b241b242b242S1=A'A,S2=B'B,S=S1+S2在matlab中解出S1結(jié)果的如下：

然后解出s2的結(jié)果

4)最優(yōu)判別函數(shù)c1，c2,?，c24為下述方程組的解

?x1a?x1b??C1??x1a?x1b??C1?????????C2??x2a?x2b??C2??1?x2a?x2b?=S??即?...?=S???...????????????x?x?C24??C24???x24a?x24b???24a24b?寫出判別函數(shù)

Y=C1*x1+C2*x2+?+C24*x24在matlab中具體求解如下圖所示：

8

Ci(i=1,2,?24)=

[6.7669,-5.9103,-0.4025,-0.9853,2.2414,-0.0122,-0.0130,0.1076,0.2173,8.7360,-0.0800,-0.0860,-0.0823,-0.5487,2.6334,-6.2210,-6.5237,-8.3215,1.3485,-47.2081,-0.0927,0.4105,-0.1507,2.0189]

5）寫出組A,組B的平均值的判別值;

ya=c1*xa1+c2*xa2+?+c24*xa24yb=c1*xb1+c2*xb2+?+c24*xb24臨界值為：y0=

9?ya?20?yb

29求出的臨界值y0即為正常與否的判斷標(biāo)準(zhǔn)

>>y0=(8*c+20*d)/20y0=

10.5015

4.4.解法二：

問題（2）的模型建立與求解

在問題（1）的基礎(chǔ)上我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類處理，并在Excel中求出每種類型疾病的指標(biāo)平均值（數(shù)據(jù)見附錄1）

則可以求出24項(xiàng)指標(biāo)在疾病中超標(biāo)所占的比重，統(tǒng)計(jì)每項(xiàng)指標(biāo)在所有疾病的

9

超標(biāo)次數(shù)，并求出總超標(biāo)次數(shù)。

計(jì)算權(quán)重公式為：權(quán)重=X指標(biāo)超標(biāo)的次數(shù)/指標(biāo)超標(biāo)次數(shù)綜合則可得到下表：

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X11

X12

N833882812956

P(W)0.07840.02940.02940.07840.07840.01960.0780.00980.01960.08820.0490.0588

X13X14X15X16X17X18X19X20X21X22X23X24

N1421473010403

P(W)0.13730.01960.00980.03920.06860.029400.009800.039200.0294

表4-3-1各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重和比重

建立一個評判模型的前提是各評價指標(biāo)具有一致的單位量，即數(shù)據(jù)的歸一化處理是首先需要解決的問題，我們在查閱相關(guān)資料后，決定采用Z標(biāo)準(zhǔn)化。Z標(biāo)準(zhǔn)化公式：X=

x??（?表示所有樣本的平均值，?表示所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差）

?疾病肺炎扁桃體炎支氣管炎白血病異位妊娠出血ITP非霍奇金淋巴瘤腭裂腹瀉過敏性紫癜乳腺惡性腫瘤腫瘤min-1.1792-0.9109-0.3848-1.492-0.3862-0.8089-0.6324-1.1361-0.7246-1.3093-0.4672-0.8833-0.9798max28.70881.08830.971354.67660.37371.08740.312.02010.92180.82740.79860.88720.9113Ave13.76480.08870.2932526.5923-0.006250.13925-0.16120.4420.0986-0.240950.16570.00195-0.03425

10

月經(jīng)失調(diào)炎癥術(shù)后皮膚病消化不良呼吸道感染發(fā)熱正常值-0.7475-0.7006-0.4704-0.5588-0.749533.50710.0925-0.80390.50651.02010.45130.67411.389884.28382.54450.6716-0.12050.15975-0.009550.057650.3202358.895451.3185-0.06615表4-4-2同單位轉(zhuǎn)化表

在SPSS下將所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理可以得到下圖：圖4-4-1SPSS對所有數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

(各項(xiàng)指標(biāo)值的描述性統(tǒng)計(jì)資料見附錄4)

11

1．在將患某類疾病的數(shù)據(jù)集中起來處理的時候，我們通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出這類疾病的主要影響因素，由假設(shè)3知，我們對附件中的疾病處理后的數(shù)目是20。

2．通過因素分析法，找出各種影響指標(biāo)在總的患病指標(biāo)中所占的患病權(quán)重。3．將每類疾病所對應(yīng)的某項(xiàng)指標(biāo)與該指標(biāo)在步驟2中求出的患病權(quán)重相乘，得到該類疾病的健康函數(shù)值。

將其和excel相結(jié)合，對各類疾病進(jìn)行分析處理，利用matlab算出各個矩陣所對應(yīng)的值后，計(jì)算結(jié)果如下表所示：

歸一化處理后的各項(xiàng)指

體檢指標(biāo)x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14x15x16x17x18x19

平均值

8.1884.391123.4686.15628.393329.52250.559.93911.87.257549.79038.3879.5901.624.6053.89333.2335.7240.1155

標(biāo)準(zhǔn)偏差

5.6775.859622.1447.98812.838612.339131.4021.05172.568.1151920.386919.15145.67091.67331.10702.772254.20341.52221.12874

標(biāo)值X1=(x1-C2)/D2X2=(x2-C3)/D3X3=(x3-C4)/D4X4=(x4-C5)/D5X5=(x5-C6)/D6X6=(x6-C7)/D7X7=(x7-C8)/D8X8=(x8-C9)/D9X9=(x9-C10)/D10X10=(x10-C11)/D11X11=(x11-C12)/D12X12=(x12-C13)/D13X13=(x13-C14)/D14X14=(x14-C15)/D15X15=(x15-C16)/D16X16=(x16-C17)/D17X17=(x17-C18)/D18X18=(x18-C19)/D19X19=(x19-C20)/D20

12

x20x21x22x23x24

.030243.10914.20824.91137.40

.028977.19652.12498.00716.240

X20=(x20-C21)/D21X21=(x21-C22)/D22X22=(x22-C23)/D23X23=(x23-C24)/D24X24=(x24-C25)/D25

表4-4-3數(shù)據(jù)的歸一化處理表

就可以得出每類疾病它的健康函數(shù)值Y的范圍，這樣我們就建立了一個以健康函數(shù)值Y為評價指標(biāo)的模型，即Y=(X1，X2,…，X24)×B

以腹瀉病為例，在MATLAB中，我們求出患腹瀉病的2名患者24項(xiàng)指標(biāo)的每項(xiàng)平均值，將其做成一個1*24的矩陣A:

A=[8.754，4.58，120，20.8，26.35，326.5，9.85，11.95，0.385，15.45，68.05，13.35，2.55，0.6，1.265，6.153，1.045，0.225，0.045，50.15，17.9，24.8，36]

將權(quán)重做成一個24*1的矩陣B:

B=[0.0784,0.0294,0.0294,0.0784,0.0784,0.0196,0.078,0.0098,0.0196,0.0196,0.082,0.049,0.0588,0.1373,0.0196,0.0096,0.0392,0.686,0.0294,0,0.009]’

得出腹瀉病的均值函數(shù)值C=A*B=68.6257MATLAB的編程如下：圖4-3-2程序計(jì)算

但是考慮到某項(xiàng)疾病的函數(shù)值是在一個范圍內(nèi)波動，所以為了更好的分析數(shù)據(jù)，我們將該類疾病的最小值矩陣和最大值矩陣分別與其所對應(yīng)的權(quán)重矩陣相乘，

13

得到該類疾病的波動范圍：Yi=[Cmin,Cmax]。

可以根據(jù)化驗(yàn)結(jié)果得到其所對應(yīng)的Y值，每類疾病都有其Y值范圍，而每類指標(biāo)也有其對應(yīng)的浮動范圍，正常人的Y值也在一個固定的范圍內(nèi)浮動，無論某種疾病或正常的Y都有其隸屬區(qū)間，這樣，我們只需要看求出的Y屬于哪個區(qū)間，更接近哪種疾病的平均Y值線，這樣，我們就能說明該化驗(yàn)結(jié)果趨近于某種疾病的可能程度更大?；寄撤N某類型的病的概率更大，這樣我們得到如下的圖表：

4-4-4Y值范圍表1.對尿檢的24個指標(biāo)進(jìn)行主成分分析（1）：指標(biāo)選取原則

本文所選取的數(shù)據(jù)來自附件中131個患病人數(shù)，（2）主成分分析法在spss中的具體操作步驟

運(yùn)用spss統(tǒng)計(jì)分析軟件FACTOR過程對尿檢131個例子的每個例子的24項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，具體操作步驟如下：

1，Analyze—DataReduction-FactorAnalysis，彈出FactorAnalysis對話框

14

由于年齡小，抗?fàn)幜θ?，在一致環(huán)境下，患炎癥的可能性很高，所以媽媽們應(yīng)當(dāng)多留意孩子平日的異常狀況，多運(yùn)動，多通風(fēng)，督促孩子講衛(wèi)生，愛清潔，養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣，無論是大人還是小孩，一旦有異常狀況不要拖延，應(yīng)當(dāng)及時送往醫(yī)院治療。

4.6問題（2）中的模型一的檢驗(yàn)

在眾多的數(shù)據(jù)中，我們隨便挑出一個患病患者的尿檢結(jié)果并將其帶入我們所作出的模型中去，求出Y值，并由某種病的Y值取值范圍來判斷求出的Y值是否合理，即是否在該種疾病所屬的區(qū)域里，來判斷模型確鑿與否。

在呼吸道感染的疾病中里面任取一組數(shù)據(jù)

將其輸入構(gòu)建的模型中得到Y(jié)=34.9

查表可得該Y值處于呼吸道感染的區(qū)間，故我們判斷該病人患的是呼吸道感染，由剛開始我們?nèi)?shù)據(jù)時已經(jīng)得知，該患者就是呼吸道感染，得出的模型與實(shí)際相符。4.7問題（2）中的模型二的檢驗(yàn)

模型二的函數(shù)判別值是：

Y=c1*x1+c2*x2+c3*x3+?+c24*x24分為以下兩種狀況：

①ya>y0時，若判別該對象屬于組A,若yy0時，若判別該對象屬于組B,若yy0，且f>y0,所以該判別對象屬于組B,所以他的健康狀況為不健康，由此得出該模型正確。

五、模型評價

5.1模型優(yōu)缺點(diǎn)5.1.1模型優(yōu)點(diǎn)

(1)在問題(1)中建立的模型是比較模型，用圖表求解，明了明白，簡單快速，只需要知道有一項(xiàng)指標(biāo)超出范圍就可以從圖上看出，

(2)在問題2中建立的模型是一個能夠具體將體檢后的不同單位的各項(xiàng)指標(biāo)歸一化，定量描述，給出一個具體的值，比較有說服力

(3)問題2中的模型是在大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，將人工的運(yùn)算解放出來，對于類似的題目讓人們用計(jì)算機(jī)求解的優(yōu)越性，加深了對計(jì)算機(jī)應(yīng)用的推廣。

(4)問題2建立的模型理論上是將問題具體化和更進(jìn)一步的細(xì)化，這對大量模糊問題的評價都可以拿來借鑒。

5.1.2模型缺點(diǎn)

(1)通過問題(1)中的模型求解出來的評價指標(biāo)太過于簡單，大多數(shù)去醫(yī)院的人都或多或少的存在一些問題，基本都可以歸為不健康；

(2)通過問題(2)中的模型求解出來的量實(shí)際上依舊在分析處理上需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸一化處理，比較繁瑣。由于各種疾病的范圍可能會相互覆蓋，這在求解Y后會對后面的劃分和判斷Y趨近于某類疾病產(chǎn)生極大的干擾，5.2模型比較

在問題（2）中我們提出了2種模型，但是結(jié)合具體結(jié)果分析可知，第一種模型雖然能夠求出某類疾病的取值范圍，但是這些范圍有可能相互包含，這樣就不能判斷出終究該患者患的是什么病，不能明確的給出一個評價值。后一種模型能夠舍棄具體求解疾病的種類限制，將患病結(jié)果分成健康和不健康，從而使得患者的評價結(jié)果有了和正常人的各項(xiàng)指標(biāo)作比較的可能，對此，我們認(rèn)為，模型2更明了和確鑿，所以我們更傾向于模型2。

26

5.2模型改進(jìn)

在問題（1）中該模型在最終應(yīng)當(dāng)細(xì)化，譬如參與以年齡為標(biāo)準(zhǔn)的參考量。分階段使得評價結(jié)果更詳細(xì)，更明白。

在問題（2）中該模型應(yīng)當(dāng)采用多元線性回歸，這樣求得的Y值將更具有說服力，而且針對模型中所出現(xiàn)的各項(xiàng)指標(biāo)相互覆蓋，也應(yīng)當(dāng)想方法解決，模型還有待提高。

27

附錄2查體患者源數(shù)據(jù)

30

附錄3疾病超標(biāo)值

紅細(xì)胞平均紅細(xì)胞平均紅細(xì)胞

白細(xì)胞紅細(xì)胞血小板

血小板計(jì)

血紅

疾病計(jì)數(shù)

腹瀉0病

腭裂0.8妊娠0出血

0

非霍奇13.44

金淋巴瘤ITP0

呼吸道0

感染白血1.35333病

發(fā)熱0.10857

肺炎

0消化0.915

不良過敏性0紫癜

腫瘤

0

計(jì)數(shù)蛋白

0000000.04125

0.25

0.098

19.2

0

0

0

0

0.0125

16.500000

0

0000平均

HGB

體積

含量3.10.6512.24.07500.23330

0

0

0.04

3.033

0.333

0.974

0

004.228570.614294.18333

0.76667

2.5666731.48333

000031

HGB

數(shù)

濃度090.52.311.5000

0

1

0

0

0

0

0

038.667015.5714025.33330

43.3333

0000平均

體積

0000

0.275

0

0

0000

0

0

月經(jīng)00失調(diào)

炎癥00術(shù)后00疹子00扁桃0.11

0

體炎扁桃體0.43750肥大

支氣1.78750管炎

血小板

血小板疾病體積

壓積

分布寬度腹瀉00.105病

腭裂00.08妊娠00出血

0

0

非霍奇00金淋巴瘤ITP00呼吸道00感染白血

00.03

0000200000000000000000000

0

0

0

0

0

000000

010032.50

中性粒細(xì)淋巴細(xì)胞單核細(xì)胞相嗜酸細(xì)胞相嗜堿細(xì)胞中性粒細(xì)胞相對值相對值

對值

對值

相對值胞絕對值

27.5528.055.35000.7355.52512.22500000000000

0

0

0

0

0.33

06.27500.3400

10.43318.10000

001.511000

5.36361.0364

8.790901.39170.4264

32

病發(fā)熱

肺炎

000

0.0271430.0940.135

00

00

5.028570.933331.3667

000

000

000

消化不良過敏性紫癜

腫瘤

14.5833318.5333

00001.6000

00

00.00750000

000000

0000