医学交互作用分析的目的和用途（R语言）

医学交互作用分析一直是医学数据分析的组成部分，总结最近的一些认识。

目的：

1. 在独立危险因素鉴定的研究中，（独立危险因素的）交互作用可以作为独立危险因素的属性之一来进行分析；
2. 在预测模型构建的研究中，交互作用分析用于决定模型方程中交互项的取舍，以实现更高效能的模型，只适用于线性模型，因为非线性的树形模型不需要单独处理交互项。

所以，交互作用分析不是单独的数据分析类型，而是要与其他的分析过程进行整合，丰富分析内容，更全面说明问题。

步骤：

1. 交互作用项的扫描，当方程中变量比较多的时候，逐个探索变量间交互作用是繁琐的工作，有一些方法可以批量扫描变量间的交互作用，略略探索，SHAP分析中使用xgboost算法时可以展示交互作用，iml包中可以计算交互作用强度，还有一个vivid包可以通过热图和网络图来批量展示交互作用。具体怎么理解筛选出的交互作用，还有待于进一步学习。

下图是iml包生成的交互作用强度图，vivid是值得尝试的一个包。

2. 交互作用的逐个鉴定，当有了观察对象之后，就可以使用传统的交互作用分析方法来逐个鉴定变量间的交互作用，最终根据P值来确定是否是真正的交互作用并进行可视化。根据交互作用中两个变量类型的不同，采用不同的R包和算法，如果交互作用双方都是分类变量，可以使用Publish包进行亚组分析、epiR包和interactionR包，如果有一方是连续变量，可以使用interactions包。
   下图是interactions包生成的交互作用图。

以上步骤鉴定出的作用，在不同的研究中，作为独立危险因素的一个属性来进行报道，整合到独立危险因素鉴定的相关研究流程中，或者用于构建线性的预测模型，都可以起到丰富研究内容的目的。