基于电子病历的典型诊疗模式挖掘方法研究

发布时间：2021-03-02 20:12

　　随着医疗信息系统中数据量的急剧增长,医疗数据密集型科学与精准医学研究的不断深入,利用数据挖掘技术从电子病历数据库中发现潜在的有价值的诊疗信息和知识越来越受到关注。然而,在电子病历数据挖掘的背景下,患者表示、相似性度量、聚类算法与聚类结果的抽取是疾病诊断模式与治疗模式挖掘任务中最为基础和关键的工作,其质量的好坏直接影响到挖掘结果的评估与推荐。患者表示的目的是针对临床数据的多样性、时序性与动态性特点,从电子病历数据中提取有效的特征,提高数据挖掘任务的效率。相似性度量是针对患者表示,定量化分析特征间的距离,快速有效地度量患者的相似性,提高聚类效果的准确性。聚类与聚类结果的抽取是在相似性度量的基础上,将患者自动划分为不同的簇,并定义簇的核心区域,抽取最具代表性的诊断与治疗结果,称为典型模式,与传统采用簇的代表点或聚类中心相比,典型模式更能体现临床数据的复杂性特点,增强挖掘结果的可解释性。因此,本文从电子病历数据本身出发,一方面针对患者入院信息,研究典型诊断模式挖掘方法,另一方面针对患者医嘱信息,研究典型用药序列、典型用药时间与融合多视角信息的典型治疗模式挖掘方法,促进临床诊疗业务流程的标准化。... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：175 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图２．１典型诊断模式挖掘的研宄框架??Ｆｉｇ．?２．１?Ｔｈｅ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｔｙｐｉｃａｌ?ｄｉａｇｎｏｓｉｓ?ｐａｔｔｅｒｎ?ｍｉｎｉｎｇ??

图２．２?ＩＣＤ－９编码的局部本体结构??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｌｏｃａｌ?ｏｎｔｏｌｏｇｙ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＩＣＤ－９?ｃｏｄｅ??

图２．４脓毒症患者数据集预处理过程??Ｆｉｇ．?２．４?Ｄａｔａ?ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｏｆ?ｓｅｐｓｉｓ?ｐａｔｉｅｎｔ?ｄａｔａｓｅｔ??

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]人工智能在糖尿病诊断中的应用研究[D]. 薛翔.兰州理工大学 2018
[2]大数据技术在儿科临床合理用药中的应用初探[D]. 洪灵鸿.浙江大学 2018
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本文编号：3059875