本文選題：數(shù)據(jù)挖掘　切入點：知識發(fā)現(xiàn)　出處：《吉林大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：目的:本研究從醫(yī)學信息學的視角出發(fā),以搭建疾病預測模型構建策略為目的,探究海量異構的電子病歷數(shù)據(jù)中隱性知識到顯性知識的發(fā)現(xiàn)途徑。同時,進行糖尿病視網(wǎng)膜病變預測模型構建的實證研究,論證理論策略的科學性、合理性、可操作性、可拓展性,并為疾病的預防、診斷、控制、治療提供決策支持。方法:首先通過文獻調研綜述國內外該領域的研究現(xiàn)狀,再以知識發(fā)現(xiàn)、信息鏈、決策支持理論為指導,探究疾病預測模型構建策略。然后,利用國家科技資源平臺之一的人口健康分平臺,提供的糖尿病患者的診療數(shù)據(jù)集進行實證研究。在實證研究過程中,數(shù)據(jù)預處理過程分析處理缺失數(shù)據(jù),采用分層均值填補法,對目標數(shù)據(jù)集中的缺失數(shù)據(jù)進行先分層再填補;數(shù)據(jù)降維階段,利用主成分分析法提取特征根大于1的因子、累計貢獻率大于85%的因子及l(fā)ogistic回歸方法提取差異有顯著性的因子分別進行降維,選取特征向量;預測模型構建階段,首先平衡數(shù)據(jù)集并確定基線精度,以決策樹算法構建預測模型,以logistic回歸算法、支持向量機、樸素貝葉斯、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡算法構建對照實驗模型。最后,根據(jù)查準率、召回率、正確率、F值、ROC曲線下面積、Kappa值綜合評價所構建預測模型的效果。結果:⑴在知識發(fā)現(xiàn)、信息鏈、決策支持理論的指導下,從數(shù)據(jù)集成與清洗、數(shù)據(jù)填補與降維、模型構建與評價等環(huán)節(jié)出發(fā),制定了基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的疾病預測模型構建策略;⑵缺失數(shù)據(jù)填補階段,制定了缺失數(shù)據(jù)填補方法,先將目標數(shù)據(jù)按不同性別、不同年齡段是否患病劃分為多個子集,通過X2檢驗后得到目標數(shù)據(jù)集在不同性別及不同年齡段上是否患病的差異具有顯著性。因此,將數(shù)據(jù)集按照性別、年齡段、是否患病進行分層,再利用分層均值填補法進行填補;⑶數(shù)據(jù)降維階段,用同種方法分析三種降維數(shù)據(jù)集和未降維原始數(shù)據(jù)集,經(jīng)方差分析發(fā)現(xiàn)四種結果差異具有顯著性,且第一種降維方法得到的模型準確率更高,預測效果更好;⑷預測模型構建及評價階段,經(jīng)SMOTE方法對分類不平衡的未降維數(shù)據(jù)進行平衡,并確定預測模型基線精度為71.9166%。以第一種降維方法處理后的數(shù)據(jù)集為研究對象,利用決策樹算法構建預測模型,得到模型的真陽性率(TP)為0.975、假陽性率(FP)為0.045、查準率(Precision)為0.974、召回率(Recall)為0.975、F值(F-Measure)為0.974、ROC曲線下面積(ROC Area)為0.975,一致性檢驗(Kappa)值為0.936;⑸對照試驗模型評價階段,選擇logistic回歸、支持向量機、樸素貝葉斯、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡構建對照試驗模型,經(jīng)方差分析得到對照實驗模型結果與決策樹算法結果具有顯著性差異,再經(jīng)組間兩兩多重比較,得到?jīng)Q策樹算法效果更好。結論:⑴理論研究中,制定了疾病預測模型構建策略,該策略構建了有效的數(shù)據(jù)填補方案,選擇出最優(yōu)的數(shù)據(jù)降維方法,能靈活高效的指導海量異構電子病歷數(shù)據(jù)挖掘的過程,具體環(huán)節(jié)包括:數(shù)據(jù)集成與整合、清洗與規(guī)范化、缺失值處理、數(shù)據(jù)篩選與降維、數(shù)據(jù)平衡、模型構建與評價等過程。⑵實證研究結果契合理論策略的流程和原理,預測模型經(jīng)一系列指標評價及對照試驗模型的驗證,得到了效果最優(yōu)的預測模型。證明基于電子病歷數(shù)據(jù)的疾病預測模型構建策略科學、合理、有效,該策略能夠為醫(yī)學信息知識發(fā)現(xiàn)、整合利用、決策支持提供參考。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;R197.3

【參考文獻】

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本文編號：1570727