桑基图在医学数据分析中的更复杂应用示例

news2024/11/5 14:43:36

桑基图(Sankey Diagram)能够有效地展示复杂的流动关系,特别适合用于医学数据分析中的多种转归和治疗路径的可视化。接下来,我们将构建一个稍微复杂的示例,展示不同疾病患者在治疗过程中的流动,以及他们的治疗效果。

案例:患者疾病转归与治疗路径分析

数据准备

我们假设有以下患者数据,表示不同疾病的患者在治疗过程中的转归情况。我们将分析患者从初始诊断到最终结果的流动路径,包括不同的治疗方案及其结果。

示例数据

我们将定义以下节点和流动关系:

  • 疾病:高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病(COPD)
  • 治疗方案:药物治疗、生活方式改变、介入治疗
  • 结果:好转、未改善、住院、出院

Python 代码实现

import plotly.graph_objects as go

# 定义节点
labels = [
    "Hypertension", "Diabetes", "COPD", 
    "Medication", "Lifestyle Changes", "Interventional Therapy", 
    "Improved", "Not Improved", "Hospitalized", "Discharged"
]

# 定义源节点和目标节点
source = [
    0, 0, 0,  # 高血压的流动
    1, 1,  # 糖尿病的流动
    2, 2,  # COPD的流动
    3, 3, 3,  # 药物治疗的结果
    4, 4,  # 生活方式改变的结果
    5, 5   # 介入治疗的结果
]

target = [
    3, 4, 5,  # 高血压的治疗方案
    3, 4,  # 糖尿病的治疗方案
    3, 4,  # COPD的治疗方案
    6, 7, 8,  # 药物治疗的结果
    6, 7,  # 生活方式改变的结果
    6, 7   # 介入治疗的结果
]

# 定义流量值
values = [
    30, 10, 5,  # 高血压患者流向治疗方案
    20, 15,  # 糖尿病患者流向治疗方案
    10, 5,  # COPD患者流向治疗方案
    20, 15, 5,  # 药物治疗的结果
    10, 5,  # 生活方式改变的结果
    15, 5   # 介入治疗的结果
]

# 创建桑基图
fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
    node=dict(
        pad=15,  # 节点之间的间距
        thickness=20,  # 节点的厚度
        line=dict(color="black", width=0.5),  # 节点边框
        label=labels,  # 节点标签
    ),
    link=dict(
        source=source,  # 源节点
        target=target,  # 目标节点
        value=values,  # 流动的数量
    )
)])

# 添加标题和布局
fig.update_layout(title_text="Patient Disease Outcomes and Treatment Paths", font_size=10)
fig.show()

图表说明和解读

  1. 节点
    • 疾病节点:包括高血压、糖尿病和慢性阻塞性肺疾病(COPD)。
    • 治疗方案节点:包括药物治疗、生活方式改变和介入治疗。
    • 结果节点:包括好转、未改善、住院和出院。
  2. 流动路径
    • 从每种疾病出发,患者可以选择不同的治疗方案(如药物治疗、生活方式改变或介入治疗)。
    • 每个治疗方案有其对应的结果,患者可能会好转、未改善,或选择住院和出院。
  3. 流量值
    • 每条流动的厚度表示相应患者的数量。例如,从高血压到药物治疗的流动表示有30名患者选择了这种治疗方案。

在医学中的应用

这种复杂的桑基图能够帮助医疗决策者和研究人员深入分析患者在不同疾病和治疗方案之间的流动情况。通过可视化患者的治疗路径和最终结果,医务人员可以识别出哪些治疗方案更有效,哪些患者更可能得到改善,进而优化诊疗流程和资源配置。

此外,这种分析也有助于公共卫生监测,识别流行病的治疗趋势和潜在健康风险。桑基图让复杂的数据变得直观明了,增强了数据的可解释性和决策支持能力。

结语

通过本示例,我们展示了桑基图在医学数据分析中的复杂应用。随着数据可视化技术的发展,桑基图将为医学研究和临床实践提供更强大的支持,帮助我们更好地理解患者的治疗过程和健康结果。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2231804.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

[SICTF Round4] PWN

这PWN题似乎是给我出的,4个一血1个2血。密码又过于简单。逆向太难了又不大会。 Stack fengshui main可以溢出覆盖rbpret所以它每一步都需要移栈。 可用的ROP里没有pop rdi,在4004c0里有错位的01 5d c3 :add DWORD PTR [rbp-0x3d], ebx 并且有对应的p…

消息中间件类型介绍

ActiveMQ: ActiveMQ可是个老将了,它功能全面、稳定可靠,还支持多种协议和编程语言。如果你需要一个兼容性好、易于集成的消息中间件,ActiveMQ可是个不错的选择。 RabbitMQ: RabbitMQ以其简单易用和高性能著称。它支持丰…

【设计模式系列】组合模式(十二)

目录 一、什么是组合模式 二、组合模式的角色 三、组合模式的典型应用 四、组合模式在Mybatis SqlNode中的应用 4.1 XML映射文件案例 4.2 Java代码使用案例 一、什么是组合模式 组合模式(Composite Pattern)是一种结构型设计模式,其核…

Ghidra无头模式(自动化批处理执行重复性任务)

Ghidra无头模式(自动化批处理执行重复性任务) 与Ghidra GUI探索单个项目中的单个文件不同,Ghidra headless analyzer(Ghidra无头分析器)更加适合批处理和用脚本控制Ghidra。 (一)启动analyzeHea…

【大众点评】店铺评论 加密参数生成逆向分析

点击好评 https://www.dianping.com/ajax/json/shopDynamic/allReview 分析参数_token 直接搜_token 共17个,优先看和请求相关的 给第一个_token打上断点,然后切换评论,就直接断住了 n h(i, e.sendData) _token: n 现在给它打上断点&am…

Fsm3

采用读热码编写方式: module top_module(input clk,input in,input areset,output out); ////reg [3:0]A 4d0001;// reg [3:0]B 4d0010;//reg [3:0]C 4d0100;// reg [3:0]D 4d1000; //1、首先用读热码定义四个状态变量parameter A 4d0001 ,B 4d0010, C 4d01…

在腾讯云服务器上部署MaxKB项目(基于LLM大语言模型的知识库问答系统)

前言 一, MaxKB介绍 MaxKB是基于LLM大语言模型的知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它支持开箱即用,无缝嵌入到第三方业务系统,并提供多模型支持,包括主流大模型和本地私有大模型,为用户提供智能问…

【大众点评】加密参数生成逆向分析

点击好评 https://www.dianping.com/ajax/json/shopDynamic/allReview 分析参数_token 直接搜_token 共17个,优先看和请求相关的 给第一个_token打上断点,然后切换评论,就直接断住了 n h(i, e.sendData) _token: n 现在给它打上断点&am…

【Python+Pycharm】2024-Python安装配置教程

【PythonPycharm】2024-Python安装配置教程 一、下载装 Python 1、进入Python官网首页,下载最新的Python版本 Download Python | Python.org 选择对应版本下载 安装 测试安装情况 python如果安装失败 在系统环境变量添加安装路径 where pythonwin7安装路径添加…

Python中如何计算整商:详解整除运算及其应用场景

目录 一、整除运算的基本概念 1. 语法 2. 工作原理 二、整除运算的详细解析 1. 整数之间的整除 2. 浮点数之间的整除 3. 整数与浮点数之间的整除 三、整除运算的应用场景 1. 数据处理中的取整操作 2. 循环中的步进控制 3. 分页显示数据 4. 时间计算中的取整 四、整…

sql注入——靶场Less1

?id1 ?id99union select 1,2,3-- 查看占位 ?id1 order by 3-- 尝试出表有几列 ?id1 order by 4-- 说明只有三列 ?id99 union select 1,database(),3-- 查询当前使用的数据库的名称 ?id99 union select 1,group_concat(table_name),3 from information_schema.tables …

教你将华为手机投屏到macOS系统的电脑,协同办公不用愁!

这个信息爆炸的时代,工作效率成为了衡量个人能力的一个重要指标。很多人都了解过华为手机的协同办公能力,华为电脑也可以让多台华为手机同时显示在一个电脑屏幕里。 如果电脑不是华为的,电脑系统换成macOS,还能达到将多台华为手机…

【IC每日一题--单bitCDC跨时钟和同步FIFO】

IC Daily QA--CDC跨时钟和同步FIFO 1 八股题:CDC跨时钟数据传输问题--单bit跨时钟1.1 从慢时钟到快时钟--->直接打两拍即可;1.2 快时钟到慢时钟1.2.1 脉冲信号展宽边沿检测1.2.2 慢到快时钟--握手边沿 2 手撕题:同步FIFO代码;1…

零基础玩转IPC之——如何实现远程实时查看监控视频(P2P)

P2P是peer-to-peer的简称,又称为点对点技术,是没有中心服务器、依靠用户群节点进行信息交换的对等式网络。区别于传统的C/S中央服务器结构,P2P网络中每一个用户节点即是客户端又是服务端,能同时作为服务器给其他节点提供服务。 优…

ubuntu20安装opencv3.2记录

系统环境 ubuntu20安装了ros-noetic,所以系统默认装了opencv4.2.0,但是跑fastlivo推荐的是opencv3.2.0,而且海康相机别人写的ros驱动(海康相机ros驱动)也是需要opencv3.2.0,最终还是选择安装多版本的openc…

Ecosmos携手第二十六届高交会,开启元宇宙展会新纪元

2024年11月14日至16日,第二十六届中国国际高新技术成果交易会(简称“高交会”)将在深圳国际会展中心盛大举行。 本届高交会以“科技引领发展 产业融合聚变”为主题,展览面积达40万平方米,将设置22个专业展,…

奇瑞汽车:降阶模型在新能源汽车热管理仿真上的应用

随着新能源汽车的发展,对仿真技术的要求也越来越高。那么奇瑞汽车利用降阶模型在新能源汽车热管理仿真上做了哪些应用呢?本次内容主要从四个方面展开介绍: 1、 奇瑞汽车简介; 2、 热管理降阶模型开发的背景; 3、 高低…

【NLP-06】词形还原(Lemmatization)深度解析与实践

🧑 博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN…

卖三蹦子的wordpress模板

Tricycle三奔子wordpress模板 卖三轮的跨境电商B2B产品展示型网站wordpress模板,助力二大爷的三奔子卖向全球,让在中国遍地热销的三蹦子在海外也大卖. https://www.jianzhanpress.com/?p8178

Java | Leetcode题解之第535题TinyURL的加密与解密

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; public class Codec {private Map<Integer, String> dataBase new HashMap<Integer, String>();private Random random new Random();public String encode(String longUrl) {int key;while (true) {key random.nextInt();i…