基于数据挖掘技术的门诊医疗管理研究

发布时间：2017-07-30 13:38

  本文关键词：基于数据挖掘技术的门诊医疗管理研究

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【摘要】：近几年随着医疗软件开发的深入与完善,医院信息化程度得到了提升,在其信息系统数据库中有很多潜在的知识与规律,不管是在临床的辅助诊断还是在医院的运营管理方面,我们可以借助一些数据挖掘的平台或工具挖掘出这些规律。本文主要通过SQL Server2012建立了基于HIS系统的数据仓库,再利用数据挖掘技术,对数据进行分析,从临床辅助诊疗和门诊管理两个方面进行设计与实现。首先,经过分析门诊管理需求,建立了基于HIS系统的数据仓库。其次,使用SQL Server2012数据挖掘工具,利用关联规则方法对门诊药品类医嘱进行挖掘,发现哪些药品有最强的关联性。在经过临床专家分析挖掘后的数据,得出有价值的结论。再次,使用WEKA挖掘工具,利用Apriori算法对处方数据进行挖掘。看挖掘的结果对处方管理是否有指导意义。最后,使用SQL Server2012数据挖掘工具中的Microsoft神经网络算法对门诊患者满意度相关数据进行挖掘。查看哪些因素对门诊患者满意度影响较大。通过分析以上挖掘结果,得出了有实用价值的一些结论,这些结论可以辅助门诊诊疗,为门诊医疗管理决策提供数据支持。
【关键词】：关联规则 神经网络 门诊管理 数据挖掘 医嘱信息
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 数据挖掘技术在医院中的应用8-9
• 1.1.1 数据挖掘辅助临床诊断8-9
• 1.1.2 数据挖掘辅助医疗管理9
• 1.1.3 数据挖掘辅助院长决策9
• 1.2 论文研究背景9-11
• 1.2.1 数据挖掘技术的选择10
• 1.2.2 本文技术路线及数据来源10-11
• 1.2.3 论文内容安排11
• 1.3 本章小结11-12
• 第二章 数据挖掘知识12-20
• 2.1 医院HIS系统的数据挖掘12-15
• 2.1.1 医院信息系统简介12-14
• 2.1.2 Caché 数据库简介14
• 2.1.3 医院HIS系统数据挖掘14-15
• 2.2 数据挖掘15-17
• 2.2.1 数据挖掘概念15
• 2.2.2 数据预处理过程15-16
• 2.2.3 数据挖掘的过程16-17
• 2.3 数据挖掘技术17-19
• 2.3.1 数据挖掘方法17
• 2.3.2 数据挖掘算法17-19
• 2.3.3 数据挖掘软件19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 门诊医疗管理数据仓库的构建20-28
• 3.1 关于数据仓库技术20-22
• 3.1.1 数据仓库概念20
• 3.1.2 数据仓库技术20-21
• 3.1.3 数据仓库的体系结构21-22
• 3.2 数据仓库数据源的建立22-23
• 3.2.1 数据源分析22
• 3.2.2 数据筛选22-23
• 3.2.3 数据提取23
• 3.3 数据仓库的设计与建立23-26
• 3.3.1 需求分析23
• 3.3.2 数据模型设计23-24
• 3.3.3 数据仓库的数据结构24-26
• 3.4 本章小结26-28
• 第四章 基于关联规则的处方医嘱挖掘28-44
• 4.1 确立分析主题28-29
• 4.1.1 医院门诊现状分析28
• 4.1.2 主题设计28-29
• 4.1.3 研究目的与方法29
• 4.2 数据准备与处理29-35
• 4.2.1 Aprior算法分析29-31
• 4.2.2 数据的准备31-33
• 4.2.3 数据的处理33-35
• 4.3 数据挖掘过程35-42
• 4.3.1 数据挖掘35-37
• 4.3.2 挖掘结果37-40
• 4.3.3 结果分析40-42
• 4.4 本章小结42-44
• 第五章 基于神经网络的门诊数据挖掘44-50
• 5.1 数据准备与处理44-45
• 5.2 数据挖掘过程45-47
• 5.3 分析挖掘结果47-48
• 5.4 本章小结48-50
• 第六章 结论50-52
• 6.1 结论50
• 6.2 工作展望50-52
• 参考文献52-54
• 致谢54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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6 沈e袅，

本文编号：594507