本文關(guān)鍵詞：面向糖尿病的臨床大數(shù)據(jù)分析研究與應(yīng)用

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【摘要】：隨著各大醫(yī)院信息化建設(shè)進(jìn)程的不斷推進(jìn),醫(yī)院中的各生產(chǎn)系統(tǒng)如HIS(醫(yī)院信息化系統(tǒng))、EMR(電子病歷系統(tǒng))、LIS(實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)科信息系統(tǒng))等已經(jīng)積累了規(guī)模龐大的臨床數(shù)據(jù)。這種臨床大數(shù)據(jù)對(duì)于提升臨床醫(yī)療質(zhì)量有著深遠(yuǎn)的意義。糖尿病作為一種慢性病,治療周期長(zhǎng),容易引發(fā)多種并發(fā)癥(如腎病、眼病),病情反復(fù)等特點(diǎn)。糖尿病患者在治療過程中,會(huì)產(chǎn)生大量的臨床數(shù)據(jù)包括就診信息、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)、臨床診斷信息和醫(yī)囑用藥信息等,這類數(shù)據(jù)隱含著患者群體特征、病情的變化趨勢(shì)、藥物療效等關(guān)鍵信息。為了找出數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí),臨床醫(yī)療信息的分析研究也越來(lái)越受到醫(yī)院的重視。為此,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)糖尿病臨床數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng),對(duì)糖尿病臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析和時(shí)序挖掘研究,主要工作如下:首先,根據(jù)糖尿病臨床數(shù)據(jù)的特點(diǎn),給出了糖尿病臨床數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多維分析模塊以及時(shí)序挖掘模塊。其中,數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊主要為系統(tǒng)分析部分提供數(shù)據(jù)支持。根據(jù)系統(tǒng)架構(gòu),數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊將會(huì)主要從兩個(gè)方面組織數(shù)據(jù):其一是HANA數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù),按照多維分析模型,構(gòu)建多維分析事實(shí)表與維度表;其二是將臨床診斷數(shù)據(jù)按照診斷事件進(jìn)行序列化,獲得患者體的序列化診斷數(shù)據(jù)集。然后,結(jié)合糖尿病臨床數(shù)據(jù)的具體特點(diǎn),構(gòu)建了糖尿病多維分析的星型模型,在此基礎(chǔ)上基于SAP Business Object工具對(duì)多維分析模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。在多維分析過程中涉及到資源配置、根據(jù)控件和過濾器的SQL語(yǔ)句動(dòng)態(tài)構(gòu)造、數(shù)據(jù)處理等工作,并使用SAP BO的Webi和Dashboards兩個(gè)組件實(shí)現(xiàn)了糖尿病指標(biāo)、用藥、診斷等主題下多個(gè)維度分析的圖表展示。最后,為了找出糖尿病并發(fā)癥出現(xiàn)的規(guī)律,結(jié)合診斷事件的特點(diǎn),本文對(duì)糖尿病歷史臨床診斷數(shù)據(jù)進(jìn)行事件序列化,在此基礎(chǔ)上對(duì)傳統(tǒng)的SPADE算法進(jìn)行改進(jìn),考慮到發(fā)病期這個(gè)時(shí)間窗口的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景,提出了一種基于時(shí)間窗口的糖尿病臨床診斷事件序列頻繁模式發(fā)現(xiàn)算法NFPS。該算法通過時(shí)間窗口的設(shè)定,結(jié)合糖尿病治療時(shí)間間隔,支持對(duì)該時(shí)間窗口內(nèi)糖尿病診斷頻繁出現(xiàn)模式的發(fā)現(xiàn)。通過真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文提出的基于時(shí)間窗口的糖尿病診斷事件序列頻繁模式發(fā)現(xiàn)算法的有效性和實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：糖尿病 多維分析 事件序列 時(shí)間窗口 頻繁模式挖掘
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)13-14
• 1.5 本章小結(jié)14-15
• 第二章 相關(guān)技術(shù)介紹15-23
• 2.1 OLAP與數(shù)據(jù)挖掘15-17
• 2.1.1 OLAP技術(shù)15-16
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的概念16-17
• 2.2 時(shí)序挖掘17-19
• 2.2.1 時(shí)間規(guī)準(zhǔn)17-18
• 2.2.2 關(guān)聯(lián)分析18-19
• 2.3 SAP BO19-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 糖尿病臨床數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)23-39
• 3.1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)23-25
• 3.2 糖尿病臨床數(shù)據(jù)25-32
• 3.2.1 臨床數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)26-28
• 3.2.2 數(shù)據(jù)清洗28-29
• 3.2.3 多維立方體的構(gòu)建29-31
• 3.2.4 診斷事件序列的構(gòu)建31-32
• 3.3 多維分析模塊功能設(shè)計(jì)32-35
• 3.3.1 分析主題32
• 3.3.2 面向患者基本特征主題的分析模型32-34
• 3.3.3 面向糖尿病診斷的分析模型34
• 3.3.4 面向糖尿病指標(biāo)與用藥分析模型34-35
• 3.4 時(shí)序挖掘模塊功能設(shè)計(jì)35-38
• 3.4.1 基于時(shí)間窗口的序列優(yōu)化算法36-37
• 3.4.2 診斷事件頻繁模式發(fā)現(xiàn)算法NFPS37-38
• 3.5 分析結(jié)果可視化38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第四章 糖尿病臨床數(shù)據(jù)多維分析39-52
• 4.1 糖尿病多維分析數(shù)據(jù)準(zhǔn)備39-43
• 4.1.1 糖尿病多維分析資源發(fā)布39-41
• 4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理41-43
• 4.2 糖尿病指標(biāo)分析43-46
• 4.3 糖尿病診斷分析46-49
• 4.4 糖尿病用藥分析49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 診斷事件序列頻繁模式發(fā)現(xiàn)算法52-63
• 5.1 診斷數(shù)據(jù)序列化52-54
• 5.1.1 患者體屬性52-53
• 5.1.2 糖尿病臨床診斷數(shù)據(jù)的序列化53-54
• 5.2 糖尿病臨床診斷事件頻繁模式發(fā)現(xiàn)54-59
• 5.2.1 序列模式挖掘概述55-56
• 5.2.2 算法過程描述56-57
• 5.2.3 NFPS算法實(shí)現(xiàn)57-59
• 5.3 實(shí)驗(yàn)分析59-61
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境59
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果59-61
• 5.4 本章小結(jié)61-63
• 第六章 總結(jié)和展望63-65
• 6.1 本文總結(jié)63-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果目錄69

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