使用Python进行健康监测和分析的案例研究

健康监测和分析是指系统地使用健康数据来跟踪和评估个人或人群在一段时间内的健康状况。它包含一系列活动，从实时生理数据收集（如心率，血压和体温）到分析更复杂的健康记录（包括患者病史，生活方式选择和遗传信息）。

数据说明

给定的数据集包含不同患者的几个健康相关指标，组织在以下列中：

PatientID：患者的数字标识符。
Age：患者的年龄，以年为单位。
Gender：患者的性别。
HeartRate：心率（每分钟心跳次数）。
BloodPressure：血压读数。
RespiratoryRate：呼吸频率，单位为每分钟呼吸次数。
BodyTemperature：体温，单位为华氏温度。
ActivityLevel：测量时的活动水平。
OxygenSaturation：氧饱和度百分比。
SleepQuality：患者报告的睡眠质量。
StressLevel：报告的压力水平。
Timestamp：测量的日期和时间。

对于健康监测和分析任务，我们的目标是监测数据中患者的健康状况，分析不同类型患者的模式，并根据其健康标准对其进行分组。

该数据集包括来自500个人的健康指标，包括年龄，性别，心率，血压，呼吸频率，体温和血氧饱和度等变量，在特定时期内记录。这些变量提供了每个患者健康状况的全面快照，这对于监测和管理各种健康状况至关重要。

问题

传统的健康监测系统通常使用刚性的预定义阈值对患者健康状态进行分类，这些阈值可能无法捕获不同患者人群之间的细微变化。这可能导致评估过于简单，并可能忽视健康数据中微妙而关键的模式。目前的挑战是开发一种更动态和响应性更强的方法，利用无监督学习来识别健康数据中的自然分组，促进个性化和精确的健康管理。

预期结果

已识别的群集：基于健康指标的不同患者群体，每个群体都具有独特的特征，可以深入了解他们的特定健康需求。
个性化健康洞察：增强对患者健康需求和风险的了解，实现量身定制的干预策略。
改善健康监测：针对每个集群的具体需求提出有针对性的监测和干预战略建议，从而实现更有效的健康管理和更好的患者结果。

使用Python进行健康监测和分析

现在，让我们通过导入必要的Python库和数据集来开始健康监控和分析任务：

### 数据集获取： https://pan.baidu.com/s/1IknnFl_wxGG5QPKiCg95qQ?pwd=3x4k
import pandas as pd
health_data = pd.read_csv('healthmonitoring.csv')
print(health_data.head())

输出

   PatientID  Age  Gender  HeartRate BloodPressure  RespiratoryRate  \
0          1   69    Male  60.993428        130/85               15   
1          2   32    Male  98.723471        120/80               23   
2          3   78  Female  82.295377        130/85               13   
3          4   38  Female  80.000000        111/78               19   
4          5   41    Male  87.531693        120/80               14   BodyTemperature ActivityLevel  OxygenSaturation SleepQuality StressLevel  \
0        98.885236       resting              95.0    excellent         low   
1        98.281883       walking              97.0         good        high   
2        98.820286       resting              98.0         fair        high   
3        98.412594       running              98.0         poor    moderate   
4        99.369871       resting              98.0         good         low   Timestamp  
0  2024-04-26 17:28:55.286711  
1  2024-04-26 17:23:55.286722  
2  2024-04-26 17:18:55.286726  
3  2024-04-26 17:13:55.286728  
4  2024-04-26 17:08:55.286731

让我们看看数据是否包含任何null值：

health_data.isnull().sum()

输出

PatientID             0
Age                   0
Gender                0
HeartRate             0
BloodPressure         0
RespiratoryRate       0
BodyTemperature      18
ActivityLevel         0
OxygenSaturation    163
SleepQuality          0
StressLevel           0
Timestamp             0
dtype: int64

数据在体温和氧饱和度列中包含空值。为了简单起见，将使用中值填充空值：

# calculate medians
median_body_temp = health_data['BodyTemperature'].median()
median_oxygen_sat = health_data['OxygenSaturation'].median()# fill missing values
health_data['BodyTemperature'].fillna(median_body_temp, inplace=True)
health_data['OxygenSaturation'].fillna(median_oxygen_sat, inplace=True)

接下来，我们将检查汇总统计数据和数字健康指标（年龄、心率、呼吸率、体温和氧饱和度）的分布。它将帮助我们了解数据的典型值和分布。将包括一些可视化，以更好地理解这些分布：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")# summary statistics
summary_stats = health_data.describe()# plotting distributions of numerical features
fig, axes = plt.subplots(3, 2, figsize=(14, 18))
sns.histplot(health_data['Age'], bins=20, kde=True, ax=axes[0, 0])
axes[0, 0].set_title('Age Distribution')sns.histplot(health_data['HeartRate'], bins=20, kde=True, ax=axes[0, 1])
axes[0, 1].set_title('Heart Rate Distribution')sns.histplot(health_data['RespiratoryRate'], bins=20, kde=True, ax=axes[1, 0])
axes[1, 0].set_title('Respiratory Rate Distribution')sns.histplot(health_data['BodyTemperature'], bins=20, kde=True, ax=axes[1, 1])
axes[1, 1].set_title('Body Temperature Distribution')sns.histplot(health_data['OxygenSaturation'], bins=10, kde=True, ax=axes[2, 0])
axes[2, 0].set_title('Oxygen Saturation Distribution')fig.delaxes(axes[2,1])  # remove unused subplotplt.tight_layout()
plt.show()

在这里插入图片描述

print(summary_stats)

输出

        PatientID         Age   HeartRate  RespiratoryRate  BodyTemperature  \
count  500.000000  500.000000  500.000000       500.000000       500.000000   
mean   250.500000   51.146000   80.131613        17.524000        98.584383   
std    144.481833   19.821566    9.606273         3.382352         0.461502   
min      1.000000   18.000000   60.169259        12.000000        97.094895   
25%    125.750000   34.000000   75.000000        15.000000        98.281793   
50%    250.500000   51.000000   80.000000        17.500000        98.609167   
75%    375.250000   69.000000   86.276413        20.000000        98.930497   
max    500.000000   84.000000   99.925508        23.000000        99.489150   OxygenSaturation  
count        500.000000  
mean          96.296000  
std            1.408671  
min           94.000000  
25%           96.000000  
50%           96.000000  
75%           97.000000  
max           99.000000

现在，让我们来看看数据中的性别分布以及数据集中数值列之间的相关性：

# gender Distribution
gender_counts = health_data['Gender'].value_counts()# correlation Matrix for numerical health metrics
correlation_matrix = health_data[['Age', 'HeartRate', 'RespiratoryRate', 'BodyTemperature', 'OxygenSaturation']].corr()# plotting the findings
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))# gender distribution plot
gender_counts.plot(kind='pie', ax=axes[0], autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['#ff9999','#66b3ff'])
axes[0].set_ylabel('')
axes[0].set_title('Gender Distribution')# correlation matrix plot
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, fmt=".2f", cmap='coolwarm', ax=axes[1])
axes[1].set_title('Correlation Matrix')plt.tight_layout()
plt.show()

在这里插入图片描述
饼图表明，数据集中男性和女性受试者几乎均匀分布，男性占51.2%。相关矩阵显示变量之间没有强相关性，因为所有值都接近于零。具体而言，在该特定数据集中，没有健康指标（年龄、心率、呼吸率、体温和氧饱和度）显示出彼此之间的强正或负线性关系。这表明，对于这组个体，一个指标的变化与其他指标的变化没有很强的关联。

现在，让我们来看看活动水平的心率：

# heart Rate by activity level
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='ActivityLevel', y='HeartRate', data=health_data)
plt.title('Heart Rate by Activity Level')
plt.ylabel('Heart Rate (beats per minute)')
plt.xlabel('Activity Level')
plt.show()

在这里插入图片描述
它表明，从休息到步行，心率中位数会增加，这是随着体力活动的增加而预期的。然而，与步行相比，跑步期间的中位心率并没有显著增加，这是不寻常的，因为我们预计更剧烈的活动会有更高的中位心率。此外，步行和跑步之间的四分位数范围有相当大的重叠，表明在抽样人群中这些活动的心率变异性相似。在静息类别中存在离群值表明，一些个体的静息心率远高于该组其他人的典型范围。

现在，让我们来看看血压水平和一些健康指标的性别分布：

# extracting systolic and diastolic blood pressure for analysis
health_data[['SystolicBP', 'DiastolicBP']] = health_data['BloodPressure'].str.split('/', expand=True).astype(int)# blood pressure distribution
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(health_data['SystolicBP'], color="skyblue", label="Systolic", kde=True)
sns.histplot(health_data['DiastolicBP'], color="red", label="Diastolic", kde=True)
plt.title('Blood Pressure Distribution')
plt.xlabel('Blood Pressure (mmHg)')
plt.legend()
plt.show()# health metrics by gender
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))
sns.boxplot(x='Gender', y='HeartRate', data=health_data, ax=axes[0])
axes[0].set_title('Heart Rate by Gender')
axes[0].set_xlabel('Gender')
axes[0].set_ylabel('Heart Rate (beats per minute)')sns.boxplot(x='Gender', y='OxygenSaturation', data=health_data, ax=axes[1])
axes[1].set_title('Oxygen Saturation by Gender')
axes[1].set_xlabel('Gender')
axes[1].set_ylabel('Oxygen Saturation (%)')plt.tight_layout()
plt.show()

在这里插入图片描述

用蓝色表示的收缩压显示了一个更分散的分布，峰值表明常见的读数约为120 mmHg和140 mmHg。舒张压（红色）似乎分布较窄，在80 mmHg左右有一个显著的峰值。收缩压值的范围比舒张压值的范围更广，这是典型的，因为收缩压往往会随着活动水平和压力等因素而变化。该分布与一般人群趋势一致，其中收缩压约为120 mmHg，舒张压约为80 mmHg被视为正常。

对于心率，男性和女性的中位数相似，四分位距相对相似，表明该数据集中性别之间的心率无显著差异。在氧饱和度方面，同样，两种性别表现出几乎相同的中位数和四分位数范围，表明在该样本中，男性和女性之间的氧饱和度没有显著差异。两种性别的血氧饱和度都有一些离群值，表明少数个体低于典型值，但这些似乎不会显著影响总体分布。

现在，让我们通过睡眠质量和压力水平来分析心率和血氧饱和度：

# categorizing sleep quality and stress level for better analysis
sleep_quality_order = ['excellent', 'good', 'fair', 'poor']
stress_level_order = ['low', 'moderate', 'high']# creating plots to examine relationships
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12))# heart rate by sleep quality
sns.boxplot(x='SleepQuality', y='HeartRate', data=health_data, order=sleep_quality_order, ax=axes[0, 0])
axes[0, 0].set_title('Heart Rate by Sleep Quality')
axes[0, 0].set_xlabel('Sleep Quality')
axes[0, 0].set_ylabel('Heart Rate (beats per minute)')# heart rate by stress level
sns.boxplot(x='StressLevel', y='HeartRate', data=health_data, order=stress_level_order, ax=axes[0, 1])
axes[0, 1].set_title('Heart Rate by Stress Level')
axes[0, 1].set_xlabel('Stress Level')
axes[0, 1].set_ylabel('Heart Rate (beats per minute)')# oxygen saturation by sleep quality
sns.boxplot(x='SleepQuality', y='OxygenSaturation', data=health_data, order=sleep_quality_order, ax=axes[1, 0])
axes[1, 0].set_title('Oxygen Saturation by Sleep Quality')
axes[1, 0].set_xlabel('Sleep Quality')
axes[1, 0].set_ylabel('Oxygen Saturation (%)')# oxygen saturation by stress level
sns.boxplot(x='StressLevel', y='OxygenSaturation', data=health_data, order=stress_level_order, ax=axes[1, 1])
axes[1, 1].set_title('Oxygen Saturation by Stress Level')
axes[1, 1].set_xlabel('Stress Level')
axes[1, 1].set_ylabel('Oxygen Saturation (%)')plt.tight_layout()
plt.show()

在这里插入图片描述
在不同睡眠质量和压力水平下，心率似乎相对一致，而那些报告睡眠不佳的人的心率变化略有增加。氧饱和度显示从优秀到差的睡眠质量的中值的最小降低，其中一些异常值指示优秀和良好睡眠的较低饱和度。当与应激水平相关时，氧饱和度基本保持不变。总的来说，虽然存在异常值，但中心趋势表明，心率和血氧饱和度都不会受到该数据集中睡眠质量或压力水平的很大影响。

现在，让我们通过活动水平来分析呼吸频率和体温：

# creating plots to examine relationships between activity level and other health metrics
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))# respiratory rate by activity level
sns.boxplot(x='ActivityLevel', y='RespiratoryRate', data=health_data, ax=axes[0])
axes[0].set_title('Respiratory Rate by Activity Level')
axes[0].set_xlabel('Activity Level')
axes[0].set_ylabel('Respiratory Rate (breaths per minute)')# body temperature by activity level
sns.boxplot(x='ActivityLevel', y='BodyTemperature', data=health_data, ax=axes[1])
axes[1].set_title('Body Temperature by Activity Level')
axes[1].set_xlabel('Activity Level')
axes[1].set_ylabel('Body Temperature (°F)')plt.tight_layout()
plt.show()

在这里插入图片描述
呼吸频率往往随着活动水平的增加而增加，如与休息相比，步行和跑步的中位频率更高所示。它与运动的生理反应一致，呼吸频率增加以满足氧气需求。对于体温，从休息到跑步有轻微上升的趋势，这与体力消耗时身体发热相一致。在休息和跑步时，体温存在异常值，这表明有些人的体温超出了这些活动的典型范围。总体而言，观察到的趋势与对不同活动水平的预期生理反应一致。

对患者进行分组

数据还没有复杂到我们需要使用聚类算法来对患者进行分组。所以，让我们根据以下因素对患者进行分组：

年龄组：青年，中年，老年
血压类别：正常，升高，高血压-1，高血压-2
心率类别：低、正常、高
血氧饱和度类别：正常，低

# function to categorize Age
def age_group(age):if age <= 35:return 'Young'elif age <= 55:return 'Middle-aged'else:return 'Senior'# function to categorize Blood Pressure
def bp_category(systolic, diastolic):if systolic < 120 and diastolic < 80:return 'Normal'elif 120 <= systolic < 140 or 80 <= diastolic < 90:return 'Elevated'elif 140 <= systolic < 160 or 90 <= diastolic < 100:return 'Hypertension Stage 1'else:return 'Hypertension Stage 2'# function to categorize Heart Rate
def hr_category(hr):if hr < 60:return 'Low'elif hr <= 100:return 'Normal'else:return 'High'# function to categorize Oxygen Saturation
def oxy_category(oxy):if oxy < 94:return 'Low'else:return 'Normal'# applying categorizations
health_data['AgeGroup'] = health_data['Age'].apply(age_group)
health_data['BPCategory'] = health_data.apply(lambda x: bp_category(x['SystolicBP'], x['DiastolicBP']), axis=1)
health_data['HRCategory'] = health_data['HeartRate'].apply(hr_category)
health_data['OxyCategory'] = health_data['OxygenSaturation'].apply(oxy_category)print(health_data[['Age', 'AgeGroup', 'SystolicBP', 'DiastolicBP', 'BPCategory', 'HeartRate', 'HRCategory', 'OxygenSaturation', 'OxyCategory']].head())

输出

   Age     AgeGroup  SystolicBP  DiastolicBP BPCategory  HeartRate HRCategory  \
0   69       Senior         130           85   Elevated  60.993428     Normal   
1   32        Young         120           80   Elevated  98.723471     Normal   
2   78       Senior         130           85   Elevated  82.295377     Normal   
3   38  Middle-aged         111           78     Normal  80.000000     Normal   
4   41  Middle-aged         120           80   Elevated  87.531693     Normal   OxygenSaturation OxyCategory  
0              95.0      Normal  
1              97.0      Normal  
2              98.0      Normal  
3              98.0      Normal  
4              98.0      Normal

现在，让我们可视化这些组：

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12))# Age Group count plot
sns.countplot(x='AgeGroup', data=health_data, ax=axes[0, 0])
axes[0, 0].set_title('Distribution of Age Groups')# Blood Pressure Category count plot
sns.countplot(x='BPCategory', data=health_data, ax=axes[0, 1])
axes[0, 1].set_title('Distribution of Blood Pressure Categories')# Heart Rate Category count plot
sns.countplot(x='HRCategory', data=health_data, ax=axes[1, 0])
axes[1, 0].set_title('Distribution of Heart Rate Categories')# Oxygen Saturation Category count plot
sns.countplot(x='OxyCategory', data=health_data, ax=axes[1, 1])
axes[1, 1].set_title('Distribution of Oxygen Saturation Categories')# Show the plots
plt.tight_layout()
plt.show()