帕金森风险和症状的分析与分类

帕金森风险和症状分析与分类

背景

帕金森病是一种进行性神经退行性疾病，影响运动控制和认知功能。它常见于60岁以上的人群，表现为运动症状（震颤、僵直、运动迟缓、姿势不稳）和非运动症状（睡眠障碍、便秘、抑郁、言语问题）的组合。

早期诊断和疾病进展监测对于优化治疗和改善患者生活质量至关重要。人工智能能够对临床数据和生活方式进行复杂分析，用于：

• 识别风险因素
• 患者分类
• 疾病进展估计

为了解决这个问题，您将获得两个文件：

• train.csv – 包含所有变量，包括Diagnosis，用于模型训练
• test.csv – 包含相同变量，但没有Diagnosis列，此文件中的数据用于生成预测

数据集描述

要求

对于这个问题，您需要解决3个任务。

任务1 – 心脏代谢风险评分（20分）

基于现有列（Hypertension、Diabetes、BMI），为测试集中的每个患者计算心血管和代谢风险评分。

• 公式：

1CardiometabolicRiskScore = (Hypertension == 1) + (Diabetes == 1) + (BMI > 30)

CardiometabolicRiskScore是一个评估患者心血管和代谢风险的简单评分。
每个组成部分为评分添加一分：

• 高血压：如果患者有高血压，添加1分。

• 糖尿病：如果患者有糖尿病，添加1分。

• BMI > 30：如果体重指数表明肥胖（BMI超过30），添加1分。

• 提交文件中的Answer将是测试集中每个患者计算出的数值。

任务2 – 生活方式风险指数（20分）

基于现有列（Smoking、AlcoholConsumption、PhysicalActivity），计算评估生活方式相关风险的评分。

• 公式：

1LifestyleRiskIndex = (Smoking == 1) + (AlcoholConsumption > 2) + (PhysicalActivity < 1)

LifestyleRiskIndex是评估患者生活方式相关风险的评分。
每个组成部分为评分贡献一分：

• Smoking：如果患者吸烟，添加1分。
• AlcoholConsumption > 2：如果患者每周消费超过2单位酒精，添加1分。
• PhysicalActivity < 1：如果患者每周进行少于一小时的体力活动，添加1分。

最终评分在0（无风险生活方式）到3（存在所有风险因素）之间变化，提供了生活方式对健康影响的简单衡量。

任务3 – 帕金森分类（60分）

构建一个分类模型，基于train.csv中所有可用信息预测Diagnosis（0 = 健康，1 = 帕金森）。您可以选择使用训练集中的所有信息进行模型分类，或者选择最合适的信息。

• test.csv中每个患者的预测必须是0/1形式。
• 提交文件中的Answer将是每个患者的0（健康）或1（患有帕金森）。

提交文件格式

submission.csv文件必须包含：

• PatientID - 代表患者ID，从test.csv文件中获取；
• subtaskID可以是：Task1、Task2、Task3
• Answer代表通过PatientID指示的患者在通过subtaskID指示的任务中计算出的值。

评估

对于子任务3，根据以下规则给分：

• AUC ≥ 0.95 → 60分
• AUC ≤ 0.70 → 0分
• 两者之间的区间：按比例给分

对于子任务1-2，进行精确评估（通过比较）。