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<p><strong>摘要</strong></p><p>本⽂通过Python，利⽤数据技术，结合代谢异常的判断指标，对健康体检历史断⾯数据，进⾏了探索性</p><p>数据分析。有如下发现：</p><p>1. ⼀些重要的项⽬检查的⽐例偏低。</p><p>2. 代谢评分异常的⽐例，在各个年龄段均相当⾼。</p><p>3. 增加胰岛素抵抗的评估指标检测⾮常必要。</p><p>4. 体检数据的相关性分析对体检产品设计，还是检后管理、科研⼯作都有极⼤的意义。</p><p>5. 基于⾼质量的体检数据，⼈⼯智能的相关产品和服务⾮常值得期待</p><p>对未来的数据应⽤，提出展望：</p><p>利⽤AI进⾏体检报告的⾃动汇总、⻛险提示</p><p>真正的智能化体检项⽬推荐与套餐确定</p><p>辅助科研，包括灵感发现与数据⽀持。</p><p>会进⼀步完善优化病史采集与数据整合，以便采集更⾼质量的数据。</p><p>深⼊业务流程的AI嵌⼊。</p><p>最后，对数据应⽤可能⾯临的挑战，也进⾏了简要的阐述。</p>