本文關(guān)鍵詞：基于臨床數(shù)據(jù)的糖尿病輔助診療研究

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【摘要】：糖尿病是以高血糖為特征的常見代謝性疾病。病因是胰島素分泌缺陷或其生物作用受損。糖尿病長期存在易引發(fā)眼、腎臟、心血管、神經(jīng)系統(tǒng)的損害,并發(fā)癥較多,對患者的身體健康危害較大。隨著醫(yī)療信息化的推進,坐擁著大量患者數(shù)據(jù)的醫(yī)療行業(yè)渴望從這些海量、復雜的數(shù)據(jù)中獲得信息來助力醫(yī)療行業(yè)發(fā)展,同時也渴望能夠借此緩解醫(yī)療人才緊張的局面,因而智慧醫(yī)療的發(fā)展迫在眉睫。利用機器學習等人工智能方法對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析處理來達到輔助診療的效果是智慧醫(yī)療中極具實際意義的表現(xiàn)之一。糖尿病的生化檢驗指標主要包括糖化血紅蛋白(Hb A1c)、空腹血糖(Glu)和胰島素釋放試驗(Ins)。糖化血紅蛋白(Hb A1c)指標是人體血液中紅細胞內(nèi)的血紅蛋白與血糖結(jié)合的產(chǎn)物,通常可以反映患者最近8至12周的血糖控制情況;空腹血糖(Glu)指標能夠表現(xiàn)出基礎(chǔ)胰島素的分泌功能;而胰島素釋放試驗(Ins)反應了胰β細胞的儲備功能,對這些糖尿病主要指標進行的預測具有調(diào)整治療方案、評估患者狀態(tài)、衡量治療結(jié)果等重要的實際意義。因而,可以將糖尿病患者的指標預測作為糖尿病輔助診療的一環(huán)。本文針對患者糖尿病生化指標預測的這一問題,先進行了糖尿病醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維分析。在分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病生化指標變化趨勢預測模型。該模型以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),在隱藏層中增加計算結(jié)果緩存區(qū)域,用以擬合糖尿病指標數(shù)據(jù)的時序特性。文章的主要研究工作如下:由于文章中使用的數(shù)據(jù)都是從醫(yī)院內(nèi)獲得的真實的醫(yī)療數(shù)據(jù),為了保證接下來的分析都能建立在一個較好的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上,文章先對數(shù)據(jù)進行了預處理和數(shù)據(jù)清洗。在明確了分析內(nèi)容后,文章根據(jù)數(shù)據(jù)源,確定了分析目標和分析人群。接著,文章對這些人群的數(shù)據(jù)進行了多維分析和數(shù)據(jù)挖掘,獲得了一些數(shù)據(jù)特征,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。在分析了數(shù)據(jù)模型的特點之后,文章選取了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預測模型,同時加以改進,以應對數(shù)據(jù)模型不規(guī)則時序特性以及內(nèi)部復雜的相互關(guān)系,從而能夠得到更好的預測結(jié)果來輔助醫(yī)生確定治療方案,以此來達到輔助診療的目的。之后,為了驗證本文所提出的模型有更好的預測效果,研究過程中也加入了對比實驗。實驗結(jié)果表明,與普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、XGBoost算法相比,本文模型的預測效果更好,適用于糖尿病生化指標變化趨勢預測。最后,文章設(shè)計了一個系統(tǒng),以搭載分析模型,通過系統(tǒng),來實現(xiàn)以臨床數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的糖尿病輔助診療。
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R587.1;TP18

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