隨著醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以及臨床數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng),醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究如火如荼,如何從文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以及臨床數(shù)據(jù)中挖掘有效的醫(yī)學(xué)知識(shí)輔助醫(yī)生進(jìn)行臨床決策也是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。目前的臨床決策機(jī)制大多是基于貝葉斯理論、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),而異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析方法作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一種,可以將醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中的對(duì)象通過(guò)某些關(guān)系連接在一起構(gòu)成異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò),再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析方法達(dá)到臨床用藥決策支持的目的。本文結(jié)合醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)及臨床數(shù)據(jù)提出基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的臨床用藥決策算法,研究的主要工作包括:（1）對(duì)已有的使用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)進(jìn)行臨床決策支持的MedRank算法進(jìn)行研究并改進(jìn)。該算法從醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)MEDLINE中抽取跟疾病相關(guān)的文章、作者、期刊、藥物等對(duì)象構(gòu)成異構(gòu)星型信息網(wǎng)絡(luò),并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析方法為醫(yī)生推薦有效的治療藥物。MedRank算法假設(shè)“有效的藥物是由好的文章提出的,這些文章是由好的作者寫(xiě)的且刊登在好的期刊上”,但是卻沒(méi)有定義什么樣的文章、作者、期刊是好的。所以本文引入作者H指數(shù)、文章引用數(shù)、期刊影響因子來(lái)進(jìn)行定義,并納入文章的發(fā)表時(shí)間、發(fā)表類(lèi)型、研究類(lèi)型等因素提出HIC-MedRank... 

【文章來(lái)源】：重慶大學(xué)重慶市211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
        1.1.1 課題的背景
        1.1.2 研究的意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 臨床決策支持系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究的目的和研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 本文研究的目的
        1.3.2 本文研究的主要內(nèi)容
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
2 異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)概念及排序算法
    2.1 異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)概念
    2.2 異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)排序算法
        2.2.1 RankClus算法
        2.2.2 NetClus算法
        2.2.3 MedRank算法
    2.3 本章小結(jié)
3 基于醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的用藥決策算法HIC-MedRank
    3.1 問(wèn)題提出
    3.2 HIC-MedRank算法
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)提取
        3.2.2 權(quán)重設(shè)置
        3.2.3 排名計(jì)算
    3.3 算法實(shí)驗(yàn)及評(píng)估
        3.3.1 算法實(shí)驗(yàn)
        3.3.2 算法評(píng)估
    3.4 本章小結(jié)
4 基于臨床數(shù)據(jù)的用藥決策算法Clinic-Rank
    4.1 問(wèn)題提出
    4.2 Clinic-Rank算法
        4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.2.2 模型建立
        4.2.3 權(quán)重設(shè)置
        4.2.4 排名計(jì)算
    4.3 算法實(shí)驗(yàn)及評(píng)估
        4.3.1 算法實(shí)驗(yàn)
        4.3.2 算法評(píng)估
    4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 主要結(jié)論
    5.2 后續(xù)研究工作的展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄
    B. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的科研成果目錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]美國(guó)臨床決策支持系統(tǒng)發(fā)展與啟示[J]. 盛赟,張?jiān)?  中國(guó)衛(wèi)生信息管理雜志. 2016(03)
[2]臨床決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用[J]. 董軍,王欣,李軍,劉東洋.  中國(guó)衛(wèi)生質(zhì)量管理. 2016(03)
[3]醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)介紹——Medline,EMBase,CBMdisc,Web of Science[J]. 本刊編輯部.  中國(guó)全科醫(yī)學(xué). 2016(04)
[4]中國(guó)心血管病報(bào)告2013概要[J]. 陳偉偉,高潤(rùn)霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,胡盛壽.  中國(guó)循環(huán)雜志. 2014(07)
[5]基于知識(shí)庫(kù)的臨床決策支持系統(tǒng)構(gòu)建[J]. 張秀梅,徐建武,程煜華,楊公亮.  中華醫(yī)院管理雜志. 2014 (06)
[6]基于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分析的智能醫(yī)療推薦系統(tǒng)研究[J]. 李朋,余中心,李寧,肖兵,趙耀,文俊浩.  中國(guó)衛(wèi)生信息管理雜志. 2013(06)
[7]中國(guó)高血壓患者教育指南[J]. 吳兆蘇,霍勇,王文,趙連友,朱鼎良.  中華高血壓雜志. 2013(12)
[8]推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)綜述[J]. 朱郁筱,呂琳媛.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[9]美國(guó)衛(wèi)生決策支持系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用[J]. 李新偉,代濤,胡紅濮.  中國(guó)循證醫(yī)學(xué)雜志. 2012(03)
[10]中國(guó)高血壓防治指南2010[J]. 劉力生.  中國(guó)醫(yī)學(xué)前沿雜志(電子版). 2011(05)

碩士論文
[1]基于異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的相似性度量研究[D]. 孟曉峰.北京郵電大學(xué) 2015
[2]基于量表測(cè)評(píng)的帕金森用藥推薦模型研究[D]. 雷少正.南京大學(xué) 2014
[3]基于數(shù)據(jù)挖掘的泌尿外科臨床決策支持系統(tǒng)研究[D]. 楊陽(yáng).重慶大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3635461