本文關鍵詞：甲亢疾病數(shù)據(jù)的多維分析研究與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著醫(yī)療信息化的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的醫(yī)院數(shù)字化信息系統(tǒng)和電子健康檔案系統(tǒng)已經(jīng)遠遠不能滿足海量醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲處理、分析挖掘以及多元化醫(yī)療數(shù)據(jù)服務等方面的要求。對醫(yī)療大數(shù)據(jù)進行挖掘使其能夠幫助和改善醫(yī)院的運營決策則是一個值得深入研究的課題。通過患者疾病數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析技術相結合的方法來研究甲亢疾病的產(chǎn)生與發(fā)展過程,有助于實現(xiàn)甲亢患者的個體化醫(yī)療。甲亢(甲狀腺功能亢進癥)是一種病程長、并發(fā)癥多且嚴重危害人類健康的病癥,近年來發(fā)病率更是有增高的趨勢。甲亢疾病數(shù)據(jù)包括甲亢臨床檢驗數(shù)據(jù)、用藥數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)等,隱藏著甲亢患者在整個治療過程中的病情變化趨勢、藥物療效知識,對于分析甲亢患者的治療效果有著重要的意義。本文主要研究多維數(shù)據(jù)分析技術在甲亢疾病臨床數(shù)據(jù)上的應用,構建面向甲亢臨床數(shù)據(jù)的多維分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)支持甲亢的檢驗指標以及用藥情況等數(shù)據(jù)進行挖掘分析。具體而言,本文的主要工作包括:首先,本文闡述甲亢疾病多維分析系統(tǒng)架構設計過程。結合甲亢疾病數(shù)據(jù)的具體特點,給出系統(tǒng)的層次架構和系統(tǒng)框架,并著重對框架中的三個主要模塊,包括數(shù)據(jù)準備模塊、甲亢臨床指標分析模塊、甲亢醫(yī)囑用藥分析模塊,進行詳細的模型設計。其中,數(shù)據(jù)準備模塊是為了消除原始數(shù)據(jù)中的噪音,并依據(jù)相應的多維分析模型從其中抽取數(shù)據(jù),然后裝載到已設計好的系統(tǒng)之中。另外兩個模塊則分別負責完成指標和用藥的分析工作。然后,本文對甲亢臨床指標和用藥情況進行多維分析。首先對指標之間進行回歸分析和相關分析,觀察指標之間所存在的相關性。為了研究藥物對甲亢患者病情的影響,本文將甲亢治療過程分為四個階段,研究治療甲亢的三種主要藥物對各階段發(fā)生時間和患者比例的影響情況。最后,對甲亢臨床指標和用藥情況進行關聯(lián)規(guī)則的挖掘。利用Apriori算法在HANA上的實現(xiàn),對指標與疾病、指標與患者年齡以及用藥與疾病、用藥與年齡進行關聯(lián)規(guī)則挖掘。文中從甲亢疾病多維分析系統(tǒng)的設計與搭建開始著手,預處理完原始數(shù)據(jù)之后裝載到分析系統(tǒng)中,再將系統(tǒng)部署在數(shù)據(jù)分析平臺HANA之上,分析挖掘算法也是基于此平臺實現(xiàn),結果使用SAP BO中的WebI組件來呈現(xiàn)。
【關鍵詞】：甲亢 醫(yī)療大數(shù)據(jù) 多維分析 數(shù)據(jù)挖掘 HANA
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究內容13-14
• 1.4 本文的組織結構14
• 1.5 本章小結14-16
• 第二章 相關技術介紹16-23
• 2.1 多維數(shù)據(jù)分析16-17
• 2.2 回歸分析和相關分析17-19
• 2.3 關聯(lián)規(guī)則挖掘19-21
• 2.3.1 關聯(lián)規(guī)則19-20
• 2.3.2 Apriori算法20-21
• 2.4 SAP HANA21-22
• 2.5 本章小結22-23
• 第三章 甲亢疾病多維分析系統(tǒng)的架構設計23-39
• 3.1 系統(tǒng)總體架構設計23-25
• 3.2 甲亢臨床數(shù)據(jù)準備模塊25-27
• 3.3 數(shù)據(jù)分析模塊27-34
• 3.3.1 甲亢患者基本特征多維分析模型29
• 3.3.2 甲亢臨床指標多維分析模型29-31
• 3.3.3 甲亢用藥多維分析模型31-34
• 3.4 關聯(lián)規(guī)則挖掘模塊34-36
• 3.5 系統(tǒng)評估36-38
• 3.5.1 數(shù)據(jù)量評估36-37
• 3.5.2 算法評估37-38
• 3.6 本章小結38-39
• 第四章 甲亢臨床數(shù)據(jù)的多維分析39-55
• 4.1 WebI多維分析流程39-41
• 4.1.1 數(shù)據(jù)資源的發(fā)布39
• 4.1.2 多維數(shù)據(jù)集構建39-40
• 4.1.3 建立分析報表40-41
• 4.2 面向患者基本特征的多維分析41-42
• 4.2.1 性別和年齡維度41-42
• 4.2.2 時間維度42
• 4.3 面向指標的多維分析42-47
• 4.3.1 指標的基本分析43-44
• 4.3.2 指標間的線性回歸分析44-45
• 4.3.3 指標間的相關分析45-47
• 4.4 面向用藥的多維分析47-54
• 4.4.1 用藥的基本分析47-49
• 4.4.2 用藥對病情緩解的影響分析49-51
• 4.4.3 用藥對病情再燃的影響分析51-54
• 4.5 本章小結54-55
• 第五章 甲亢臨床數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則挖掘55-63
• 5.1 Apriori算法在HANA上的實現(xiàn)55-57
• 5.1.1 PAL_APRIORI算法設計55-56
• 5.1.2 PAL_APRIORI算法執(zhí)行56-57
• 5.2 用藥的關聯(lián)規(guī)則挖掘57-60
• 5.2.1 用藥與疾病58-59
• 5.2.2 用藥與年齡59-60
• 5.3 指標的關聯(lián)規(guī)則挖掘60-62
• 5.3.1 指標與疾病60-61
• 5.3.2 指標與年齡61-62
• 5.4 本章小結62-63
• 第六章 總結與展望63-65
• 6.1 工作總結63
• 6.2 展望63-65
• 參考文獻65-68
• 致謝68-69
• 攻讀學位期間的研究成果目錄69

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本文編號：445685