發(fā)布時(shí)間：2018-07-01 20:15

  本文選題：在線醫(yī)療 + 分詞　； 參考：《內(nèi)蒙古大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著如今物質(zhì)生活水平的不斷提高,以及人們?cè)陲嬍沉?xí)慣上的改變,導(dǎo)致一些非傳染性疾病對(duì)人類身體健康威脅越來(lái)越大,其中高血壓對(duì)人類身體健康的威脅尤為嚴(yán)重。本文通過(guò)提取在線高血壓患者的一些數(shù)據(jù),然后挖掘、分析出其中潛在的隱藏信息,并對(duì)患者的患病程度進(jìn)行分類�；谶@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型的構(gòu)建,最后可以利用該模型對(duì)患者的患病程度進(jìn)行預(yù)測(cè)�；颊咄ㄟ^(guò)分類模型的預(yù)測(cè)結(jié)果能夠?qū)ψ陨淼幕疾∏闆r有更準(zhǔn)確的了解,從而選擇合適的治療方式。本文的研究目標(biāo)是基于在線高血壓患者的病情描述,以及醫(yī)生給出的治療方案來(lái)進(jìn)行分類模型的構(gòu)建,然后利用模型開(kāi)發(fā)高血壓在線病情自動(dòng)診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)可將高血壓患者的患病程度分為三類:0(無(wú)病)、1(輕微)、2(嚴(yán)重)。本文的研究過(guò)程由數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)三個(gè)模塊組成。具體內(nèi)容如下:(1)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理。(2)提取患者在病情描述中的一些屬性(如年齡、性別等),同時(shí)對(duì)醫(yī)生給出的治療建議進(jìn)行分類處理。(3)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型。(4)兩個(gè)模型的構(gòu)建,模型一用來(lái)對(duì)患者無(wú)病或者有病進(jìn)行分類,模型二用來(lái)確定有病患者的患病程度是輕微還是嚴(yán)重。(5)基于模型一、模型二進(jìn)行高血壓在線病情自動(dòng)診斷系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。本文基于二項(xiàng)Logistic回歸模型所開(kāi)發(fā)的高血壓在線病情自動(dòng)診斷系統(tǒng)不僅可以對(duì)高血壓患者的患病程度進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),同時(shí)對(duì)在線醫(yī)療服務(wù)體系也有著一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
[Abstract]:With the improvement of material living standards and the change of people's eating habits, some non-communicable diseases are threatening human health more and more, especially hypertension. In this paper, we extract some data of patients with hypertension online, then mining, analyze the potential hidden information, and classify the degree of disease of patients. The classification model based on these data can be used to predict the degree of disease. By predicting the classification model, the patients can know their own disease more accurately and choose the appropriate treatment. The purpose of this paper is to construct the classification model based on the description of the condition of the patients with hypertension online and the treatment scheme given by the doctor, and then to develop the automatic diagnosis system of the condition of hypertension online by using the model. The system classifies hypertension patients into three groups: 0 (mild) and 2 (severe). The research process consists of three modules: data preprocessing, model building and system development. The specific contents are as follows: (1) partitioning the text data. (2) extracting some attributes (such as age, sex, etc.) of the patient in the description of the disease, and at the same time classifying the treatment advice given by the doctor. (3) data conversion. (4) the construction of two models. Model 1 is used to classify the patients who are not ill or sick. Model 2 is used to determine whether the degree of illness is mild or serious. (5) based on model 1, Model 2 was used to develop an online automatic diagnosis system for hypertension. The online automatic diagnosis system of hypertension based on binary Logistic regression model can not only predict the degree of hypertension more accurately, but also has certain theoretical and practical significance to the online medical service system.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R544.1;TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2089031