基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗系统中的应用

发布时间：2018-05-21 06:50

  本文选题：Apriori算法 + 关联分析　； 参考：《北京工业大学学报》2017年03期

【摘要】：针对医疗行业海量数据的数据挖掘应用少、基础差,数据分析的需求迫切等问题,提出一套创新型数据采集与挖掘方案.该方案选用Apriori算法就目前产科数据集展开关联分析,重点研究剖宫产与体征、药品之间的关联,并分析了产妇入院时间及新生儿出生时间分布与数量的关系.另外,还对关系到数据采集与传输效率的移动医疗系统进行研究,选用便携数字终端(portable digtital assistant,PDA)进行移动式数据采集,并阐述了基于新型分布式多层系统模型和SSH2框架的设计方案.在北京市某妇产医院的临床应用表明:该系统能够为医护人员提供精确、客观的数据支持,优化医护流程.数据挖掘分析结果对于药房的备药、发药,手术室准备,医护人员排班等具有指导意义和参考价值,可为后续医疗数据的统计和处理提供良好的技术基础.
[Abstract]:Aiming at the problems of data mining in medical industry, such as few applications, poor foundation and urgent demand for data analysis, a set of innovative data acquisition and mining scheme is put forward. In this scheme, Apriori algorithm is used to analyze the current data sets of obstetrics, focusing on the correlation between cesarean section and signs, drugs, and the relationship between the time of admission of parturient and the distribution of birth time of newborn. In addition, the mobile medical system related to the efficiency of data acquisition and transmission is studied. Portable digtital data acquisition is selected as the portable digital terminal, and the design scheme based on the new distributed multi-tier system model and SSH2 framework is described. The clinical application in a obstetrics and gynecology hospital in Beijing shows that the system can provide accurate and objective data support for medical staff and optimize the medical process. The results of data mining analysis are of guiding significance and reference value for pharmacy preparation, dispensing, operating room preparation, and medical staff scheduling, and can provide a good technical basis for the statistics and processing of subsequent medical data.
【作者单位】： 北京工业大学未来网络科技高精尖创新中心;先进信息网络北京实验室;北京工业大学信息学部;美国纽约州立大学布法罗分校;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61672064) 北京市自然科学基金资助项目(KZ201610005007)
【分类号】：R-05;TP311.13

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