探索临床检验数据宝藏-揭示医学研究新价值.pptx

探索临床检验数据宝藏揭示医学研究新价值Presentername

Agenda介绍发现检验数据新价值挖掘检验数据价值与数据分析专家合作数据分析方法和技巧

01.介绍数据分析与医学研究的关联

数据分析挖掘检验数据价值数据清洗确保数据质量和准确性01模型建立建立预测和分类模型03特征选择挑选最具相关性的特征02检验服务数据分析

数据分析在临床检验中作用利用统计分析、机器学习等方法挖掘检验数据价值数据清洗、特征选择、模型建立常用数据分析技巧掌握数据分析方法和技巧研究人员数据需求数据分析专家的演讲

02.发现检验数据新价值学术答辩类型-开题答辩

数据分析的新视角通过数据分析揭示临床检验数据中的潜在关联规律。潜在关联规律01利用数据分析结果，提供更准确、个性化的临床决策支持优化临床决策支持02数据分析可以帮助医学研究人员快速筛选、分析临床检验数据，提高研究效率提升临床研究效率03数据分析的新价值

发现新规律异常指标关联疾病利用统计分析方法找出异常指标与疾病之间的潜在联系01疾病之间的关联性通过数据挖掘方法发现不同疾病之间的关联性02时间序列分析探索临床检验数据中的时间变化规律及其对疾病的影响03发现新关联和规律

应对医学发展需求精准医学的实现通过数据分析优化临床决策和治疗方案个性化医疗的突破根据患者特征提供个体化的诊断和治疗方案预测疾病风险利用数据模型预测患者患某种疾病的可能性临床应用的创新

03.挖掘检验数据价值常用数据分析技巧介绍

数据标准化统一数据格式和单位缺失数据处理填充或删除缺失值异常值处理识别和处理异常数据数据清洗数据分析方法与技巧

挖掘临床检验数据价值模型建立利用机器学习方法建立预测模型03特征选择选择对目标有最大影响的特征02数据清洗为数据挖掘提供高质量的数据01数据清洗

根据统计指标选择相关特征。通过模型评估特征的重要性将特征选择作为模型训练的一部分过滤法包裹法嵌入法特征选择的重要性特征选择

模型建立统计分析使用统计方法建立临床检验数据模型机器学习应用机器学习算法构建临床检验数据模型模型评估评估临床检验数据模型的准确性和效果O1O2O3模型建立-构建有效模型

04.与数据分析专家合作医学研究人员与数据分析专家的合作

合作计划制定详细的数据分析合作计划和时间表需求分析了解医学研究人员的数据分析需求和目标。数据共享医学研究人员提供临床检验数据给数据分析专家合作方式合作方式-策略合纵连横

与数据分析专家合作特征选择确定最相关的指标和特征数据清洗确保数据质量和完整性模型建立构建预测模型和统计模型数据分析流程

数据分析专家的贡献确保数据质量，减少干扰因素数据清洗与预处理筛选关键特征，提高模型准确度特征选择与提取构建预测模型，优化参数和算法模型建立与优化研究成果展示

05.数据分析方法和技巧学术答辩-适用学科-医学

1发现新关联规律通过数据分析揭示临床检验数据中的未知关联和规律。2挖掘潜在价值利用数据分析方法，发现临床检验数据中的潜在价值和应用3辅助决策和优化通过数据分析，为医学研究人员提供决策和优化的支持数据分析的重要性数据分析的重要性-数据洞察

常用统计分析方法假设检验02验证研究假设的统计方法描述统计分析01统计数据的基本特征和分布情况回归分析03探索变量之间的线性关系统计分析方法

机器学习技术的应用监督学习通过已有数据训练模型，预测新数据的结果01无监督学习从数据中发现隐藏的模式和结构02深度学习通过多层神经网络模型进行特征提取和预测03机器学习技术

数据可视化工具显示不同类别之间的比较和趋势柱状图查看两个变量之间的关系散点图展示数据的趋势和变化折线图数据可视化工具：图表数据展示

ThankyouPresentername