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电子病历及其相关概念简述
优质期刊推荐辅助慢性呼吸道疾病诊疗的电子病历系统与数据挖掘研究--《上海大学》2015年博士论文
辅助慢性呼吸道疾病诊疗的电子病历系统与数据挖掘研究
【摘要】：慢性呼吸道疾病已成为一种易发、高发,而又往往被人们所忽视的慢性疾病。常见的慢性呼吸道疾病包括慢支气管炎、肺气扩、支气管哮、肺结核、肺癌等。由于病理研究对慢性呼吸道疾病的形成机理尚未完全阐明,因此如何通过临床检测与处方数据实现对不同慢性呼吸道疾病的临床鉴别诊断是呼吸科重要的临床需求之一。随着医疗物联网应用的日益普及和医联工程示范应用的推进,从海量的诊疗数据中挖掘医学知识正成为国内外医学信息学研究的重要方面。医疗知识的新发现往往来源于对临床医疗医案资料数据的整理研究。目前临床医学诊疗数据的整理方式大多都是个人研读,独自发展。这种依赖于个人经验、能力、知识水平的医学传承方式,使得许多宝贵的医学知识无法得以科学的归纳总结和延续,特别是在当下大数据时代,科学、快捷、准确的数据分析方法的应用显得尤为重要。本文针对慢性呼吸道疾病临床数据的关联规则与聚类展开挖掘算法研究,通过文献分析提出新算法设想,编程实现新算法,并通过仿真实验和临床数据对新算法进行验证。最终实现慢性呼吸道疾病的部分临床鉴别,一定程度上满足呼吸科实际的临床需求。本论文研究的主要工作及特色有:第一、设计和实现了电子病历系统,并建立了用于数据挖掘研究的慢性呼吸道疾病病人临床医疗数据获取方法。本文通过该电子病历系统及其工具实现了相关医疗数据的收集和检索,即使用Ensemble平台的studio工具编写程序来提取电子病例系统慢性呼吸道疾病患者的处方数据和临床实验室检验数据,详细地阐述了研究所用的临床诊疗数据的来源途径。第二、提出了一种挖掘慢性呼吸道疾病诊疗知识关联规则的Apriori算法,并应用其分析慢性呼吸道疾病病症的临床实验室化学指标特性数据值,以及各个涉及到的主要化学指标数据值之间的关系,阐明了该算法对于临床数据研究具有的实际意义。第三、提出了一种聚类慢性呼吸道疾病诊疗数据的改进模糊聚类算法。针对传统的模糊聚类算法存在的计算量大和聚类效果不明显等缺点,本文方法从以下四个方面进行了改进:(1)对初始数据集合以及循环迭代后的聚类结果引入了数域转换。虽然数域转换的引入增加了计算步骤,但是对于算法整体而言,数域转换后可以加快算法收敛速度,总体上提高了计算效率;(2)由于加权系数m能够影响聚类的效果,因而在运行聚类算法前,需要采用模糊决策工具讨论加权系数m的取值,使得最终的聚类效果达到最佳;(3)为了减少孤立点对聚类计算过程的影响,本文提出基于层次凝聚的初始化聚类中心选择方法,使所选择的初始化聚类尽可能逼近最终的聚类,减少聚类计算过程;(4)传统的模糊聚类算法没有考虑聚类数的问题,本文引用基于粒度原理的有效性函数,计算最佳聚类数。最后,本文利用标准IRIS数据集的计算机仿真验证试验,从聚类正确性和计算效率两个方面,对比改进算法和传统模糊聚类算法,验证了改进算法提高了数据样本分类的正确性,且快速的收敛也使计算效率得到了提高。同时,临床数据验证结果表明基于改进的模糊聚类算法对于慢性呼吸道疾病治疗数据的分析以及疾病辅助诊断方法的优选有着明显提高判断作用和科学性。
【关键词】：
【学位授予单位】：上海大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2015【分类号】：R56;TP311.13【目录】：
摘要6-8Abstract8-18第一章 绪论18-24 1.1 课题研究的背景与意义18-19 1.2 国内外临床医学数据挖掘研究现状19-22
1.2.1 数据挖掘的定义19-20
1.2.2 医用数据挖掘技术发展现状20-22 1.3 本文研究的目的与意义22 1.4 本文研究中需要解决的主要问题22 1.5 本文的结构22-24第二章 慢性呼吸道疾病数据挖据研究的电子病历系统设计与实现24-39 2.1 慢性呼吸道疾病简介24-27
2.1.1 慢性呼吸道疾病多病因的临床鉴别24-25
2.1.2 常见呼吸道疾病的临床检测特征25-26
2.1.3 常见呼吸道疾病的临床处方特征26
2.1.4 常见呼吸道疾病检验参数及处方总结26-27
2.1.5 常见呼吸道疾病检验参数及处方特点27 2.2 慢性呼吸道疾病电子病历系统设计与实现27-37
2.2.1 慢性呼吸道疾病电子病历系统的平台构建27-32
2.2.2 慢性呼吸道疾病数据存储结构32-36
2.2.3 慢性呼吸道疾病电子病历系统的数据操作36-37 2.3 数据采集37 2.4 本章小结37-39第三章 慢性呼吸道疾病诊疗数据的关联规则方法研究39-47 3.1 关联规则简介39 3.2 关联规则的算法39-41
3.2.1 关联规则算法概述39-40
3.2.2 Apriori算法介绍40-41 3.3 Apriori算法在慢性呼吸道疾病数据挖掘中的实现41-46
3.3.1 实验数据获取与预处理41-42
3.3.2 Apriori算法实现42-43
3.3.3 实验结果43-45
3.3.4 讨论45-46 3.4 本章小结46-47第四章 慢性呼吸道疾病诊疗数据的聚类方法研究47-80 4.1 聚类算法简介47-49 4.2 改进聚类算法模型49-59
4.2.1 传统FCM数学模型49-51
4.2.2 改进FCM数学模型51-59 4.3 改进FCM算法流程实现59-61
4.3.1 流程59-60
4.3.2 编程实现60-61 4.4 计算机仿真实验61-72
4.4.1 实验设计61-62
4.4.2 模糊加权系数值的确定62-65
4.4.3 实验结果与分析65-69
4.4.4 讨论69-72 4.5 基于慢性呼吸道疾病病例的验证实验72-79
4.5.1 临床检验化学指标验证72-76
4.5.2 临床处方分析验证76-78
4.5.3 实验结果讨论78-79 4.6 本章小结79-80第五章 总结与展望80-83 5.1 论文主要工作总结80-81 5.2 局限性及进一步研究展望81-83附件目录83-104 附件一： 常见呼吸道疾病临床检验参数83-85 附件二： 常用呼吸道疾病处方药物汇总85-86 附件三： 使用ensemble平台获取病人处方药物代码实现86-88 附件四： 使用ensemble平台从CACHE数据库获取病人检验数据代码实现88-90 附件五： 本文设计与开发的电子病历医疗系统在南通大学附属医院使用情况90-91 附件六： 确诊为慢性呼吸道疾病300例患者的原始检验数据样本集91-92 附件七： 基于高斯核函数的聚类中心公式证明92-93 附件八： 基于高斯核函数的聚类中心公式证明93-94 附件九： 求解最优加权参数的Matlab代码实现94-96 附件十： 使用层次算法获取初始聚类的代码实现96-98 附件十一：改进FCM算法代码实现实现98-100 附件十二：传统FCM算法Matlab实现代码实现100-102 附件十三：疑似为慢性呼吸道疾病3000例患者的原始检验数据样本102-103 附件十四：疑似为慢性呼吸道疾病3000例患者的原始处方数据样本103-104参考文献104-108攻读博士学位期间的科研成果及参与的科研项目108-109致谢109-110
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京公网安备75号电子病历应用中需注意和解决的几个问题--《医学信息》2002年01期
电子病历应用中需注意和解决的几个问题
【摘要】：
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：R197.324【正文快照】：
当前 ,医院信息系统 (HIS)正向着以病人信息为中心 ,高度集成化和多媒体化的方向发展。电子病历作为其中的一个重要组成部分 ,正在受到越来越多的关注 ,国内已有数家公司开发出了包括电子病历在内的 HIS。在此基础上 ,部分医院已经或正在开始抛弃传统的手工书写病历而代之以
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医学信息学论文-电子病历的易用性和有效性使用(张家杰)
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【关键词】：
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