数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用

数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用

ID:33176804

大小:4.72 MB

页数:84页

时间:2019-02-21

数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用_第1页
数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用_第2页
数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用_第3页
数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用_第4页
数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用_第5页
资源描述:

《数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、中南大学硕士学位论文数据挖掘技术在疾病诊断相关分组中的应用姓名:郭珉江申请学位级别:硕士专业:情报学指导教师:黄刊迪20090501硕士学位论文中文摘要摘要[目的]:探讨利用数据挖掘技术进行疾病诊断相关分组实践的可行性及可靠性,并通过对研究结果的分析对我国医疗保险费用控制提出合理化建议。[方法]:本研究在大量查阅文献的基础上,以冠心病为例,对某国内大型医院住院数据进行分析。通过数据离散化,将住院病人的住院费用离散为两个不同的费用级别,进而将病人病情、疾病预后、治疗难度、治疗必要性等指标与费用级别进行关联规

2、则挖掘,筛选出主要相关属性,并将这些属性作为分类节点,利用决策树技术对费用级别构建决策树,形成冠心病的疾病诊断相关分组。同时,对得到的分组进行了方差分析,以对分组效果进行评价。[结果]:通过数据挖掘技术得到的疾病诊断相关分组方案有两种,方案一以“是否手术”、“出院诊断状态”、“入院状态"为分类节点,共分为四组;方案二以“是否手术”、“是否接受冠状动脉造影”、“是否接受PTCA支架置放术”为分类节点,共分为三组。两种分组方案均通过方差分析假设检验,组间差异具有显著性,证明利用数据挖掘技术进行疾病诊断相关分组

3、具有合理性。.[结论]:利用数据挖掘技术能够有效地构建合理的疾病诊断相关分组,该分组方式能够适应疾病诊治的复杂性和多样性,并且客观、公平地界定医疗效益单元,有利于科学地制定医疗保险费用补偿金额,从而弥补总量控制、单病种收费等费用控制方式的不足。由于本课题资料来源有限,还需扩大研究范围,以探讨更为合理的疾病分组方式。关键词数据挖掘,疾病诊断相关分组,关联规则,决策树,费用控制硕十学f节论文英文摘要AbstractObjective:investigatethefeasibilityandreliabilit

4、ytoapplydataminingtechnologyin“diseasesrelatedgroups”practice.Andthroughtheanalysisoftheresult,weputforwardvaluablesuggestionsformedicalinsurancecostcontrolinourcountry.Method:basedonnumerousdocumentaryreading,ourissueusesCoronaryHeartDiseaseasanexampleto

5、doresearchoninhospitaldatafromaninternalcomprehensivehospital.Firstly,throughdatadiscretion,weformtwodifferentchargeclasses.Secondly,wemineassociationrulesbetweenpatient’Scondition、prognosis、difficultyoftreatment、necessityoftreatmentandchargeclass,anduset

6、heseassociationrulestofiltermainlyrelatedattributes.Andthen,wesettheseattributesasclassifiednodestobuilddecisionfleesbydecisiontreealgorithms.Atlast,wegetdiseasesrelatedgroupsandmakevarianceanalysistoevaluatethegroupingeffects.Result:throughdataminingtech

7、nology,wegettwoplanofdiseasesrelatedgroups,thefirstoneuses‘‘oper'’,‘‘dis_diag_status’’and“admiss—status”asclassifiednodes,andformsfourdifferentgroups;thesecondoneUSeS‘‘oper’’,‘‘coronarography'’and‘‘PCTA’’asclassifiednodes,andformsfourdifferentgroupstoo.Th

8、etwoplansallpassedvarianceanalysishypothesistesting.Itprovesapplyingdataminingtechnologytobuild“diseasesrelatedgroups”isrational.Conclusion:dataminingtechnologycanefficientlybuildrational“diseasesrelatedgroups”.This

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。