面向智慧医疗的诊断信息数据挖掘应用研究

摘要

随着医疗卫生服务的不断发展，健康服务系统的概念不断深入人们的生活。健康服务系统作为医院与病人的交流中介，不但能够分担医院的诊疗压力，还能够为医院的医务活动的管理评估提供一个便利的解决方案。在这个系统有大量的医学数据被记录下来，包括医生的诊疗信息、医院管理记录等，有效的利用这些数据能够给医院的诊疗管理过程提供很大的便利，但现在大多数医院对于这些数据的处理还多局限于增、删、改、查的操作，这些数据操作属于医学数据的低层次应用，没有对医学数据进行深层次的分析，更谈不上医学知识的自动获取。医学数据挖掘就是针对这些数据进行深入的挖掘分析，挖掘出有价值的信息。
　　基于这个系统，本论文通过对医生术前术后诊断信息的分析综合评估医生的诊疗能力，并给医生提供了一个诊疗过程总结分析的服务系统，能够帮助医生更好的提高自己的诊疗水平，弥补医学知识上的缺陷，医生的诊疗能力是评价一个医生工作能力的最重要的方面，所以评估一个医生诊断结果的正确性是至关重要的一环。
　　另外本文基于健康服务系统中的出院带药处方做了关联挖掘，通过对关联规则算法的分析，采用一种基于布尔矩阵运算的频繁项集挖掘算法。该算法只需扫描一次数据库，具有简单快速，节省内存的优点，通过对出院带药的挖掘分析，寻找出出院带药处方中常用的药物联合匹配，基于这些结果可以作为对医生开药的匹配推荐。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题研究背景

1．2 国内外主要研究现状

1．3 论文的研究目的和意义

1．4 论文的组织结构

2 医学文本处理及数据挖掘技术基础

2．1 医学数据的特点

2．2 文本处理技术

2．3 ICD10疾病标准分类介绍

2．4 医学数据挖掘技术

2．5 本章小结

3 基于健康管理服务应用的诊断信息分析系统

3．1 系统需求分析与设计目标

3．2 系统架构

3．3 系统数据交换流程

3．4 数据统计挖掘分析模块

3．5 本章小结

4 医学文本处理和数据挖掘在系统中的应用研究

4．1 医学文本处理及医学分词库的创建

4．2 医生诊断信息分析

4．3 基于疾病误诊率的病种分类

4．4 误诊疾病间统计分析

4．5 Apriori关联分析算法

4．6 基于矩阵运算的Apriori算法

4．7 出院带药处方用药关联分析研究

4．8 本章小结

5 系统测试分析

5．1 测试环境及测试内容

5．2 测试方法

5．3 系统功能测试

5．4 系统测试结果

5．5 本章小结

6 总结和展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

作者简历及在学习期间取得的科研成果