心血管疾病患者再次入院风险评估系统的设计与实现

发布时间：2017-08-30 18:02

  本文关键词：心血管疾病患者再次入院风险评估系统的设计与实现

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【摘要】：随着我国人口老龄化及城镇化进程的加速,心血管疾病危险因素的流行趋势呈明显上升态势,从而导致心血管病的发病人数持续增加。近年来,心血管疾病已成为威胁人类健康的第一死因。由于其病因复杂、病程较长,患者在治疗过程中重复入院率极高,消耗大量医疗资源并产生昂贵的医疗费用。因此,利用预测模型来提前识别高风险患者并通过有效的干预措施降低其再次入院率成为当前研究的热点。本论文总结了患者再次入院风险预测的研究现状及存在问题,结合数据挖掘技术设计建立患者再次入院风险评估模型,并在此基础上设计并开发心血管疾病患者再次入院风险评估系统。风险评估模型包括风险预测、患者聚类和危险因素回归分析三个部分,可在患者出院时自动预测其30天内再次入院风险等级及主要危险因素排序,准确率达90.62%。系统根据模型评估结果结合风险控制知识库,智能地给出个性化的患者院外健康管理及随访医护人员健康指导建议,在合理调配医护人员的同时指导患者更好地进行院外自我管理,降低再次入院风险。
【关键词】：心血管病 再次入院 数据挖掘 风险预测 健康指导
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R54;TP311.52
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容12-13
• 1.4 论文组织结构13-14
• 第2章 相关理论与技术14-29
• 2.1 数据挖掘概述14-17
• 2.2 数据仓库技术17-19
• 2.2.1 数据仓库17-18
• 2.2.2 ETL技术18-19
• 2.3 数据挖掘算法19-27
• 2.3.1 分类和预测19-23
• 2.3.2 聚类算法23-24
• 2.3.3 回归分析24-27
• 2.4 分析平台与工具27-29
• 2.4.1 Clementine软件27-28
• 2.4.2 R语言28-29
• 第3章 风险评估系统设计29-45
• 3.1 系统架构设计29-30
• 3.2 数据库设计30-33
• 3.3 数据挖掘模型设计33-41
• 3.3.1 预测模型33-37
• 3.3.2 聚类模型37-40
• 3.3.3 回归模型40-41
• 3.4 风险控制知识库设计41-45
• 第4章 风险评估系统实现45-70
• 4.1 风险等级预测模型45-51
• 4.1.1 数据预处理45-48
• 4.1.2 模型结果48-50
• 4.1.3 模型评估50-51
• 4.2 患者聚类模型51-61
• 4.2.1 数据预处理51-55
• 4.2.2 模型结果55-56
• 4.2.3 模型评估56-61
• 4.3 危险因素回归模型61-68
• 4.3.1 模型结果61-66
• 4.3.2 模型评估66-68
• 4.4 系统实现68-70
• 第5章 总结与展望70-71
• 参考文献71-75
• 作者在硕士研究生期间的科研成果75

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本文编号：760767