一种基于决策树算法的疾病诊断分组的实现方法

摘要

本发明提出了一种基于决策树算法的疾病诊断分组的实现方法，包括：获取疾病种类的基础数据，将疾病种类的基础数据按照人体解剖系统分为多个疾病诊断分组解剖大类；根据预设的手术类型及操作的难易程度数据，将每个疾病诊断分组解剖大类进一步划分为多个疾病诊断操作子类；针对每个疾病诊断操作子类，运用决策树算法选取符合预设条件的因素，将病例样本细分为诊断相关组；在决策树选取的切分特征变量中，将切分后节点费用均值低于预设阈值的并发症确定为一般并发症，将切分后节点均值费用高于预设阈值的并发症确定为重要并发症，以此划分诊断相关组。本发明以临床病案数据为基础，运用医学诊断与决策树算法，实现病例自动化分组。