研讨病历基于关联规则电子病历挖掘运用

论文导读：九脑科医院电子病历系统2011年度出院病历数据为例，浅析了数据预处理的策略和操作历程，采取改善的Apriori算法浅析了癫痫及相关疾病之间的规律，并对挖掘结果进行了评价说明。关键词：关联规则论文数据挖掘论文电子病历论文Apriori算法论文本论文由www.7ctime.com,需要论文可以联系人
摘要：随着医院信息化建设的不断深入，信息系统已覆盖了医院业务开展的各个部门，特别是病人的诊疗历程，以挂号登记到病历文书书写，以处方医嘱下达到病人费用结算，都以电子化形式存储在信息系统数据库中，积累了海量医疗信息，作为脑专科医院，对神经系统专科病种的电子病历（Electronic Medical Records）信息积累尤为丰富。近年来，电子病历信息的数据挖掘（Data Mining）已逐渐成为探讨的热点，由此，积极探讨科学实用的数据挖掘技术，在海量电子病历数据中发现有价值的规则，为临床专家在疾病诊治和临床科研提供科学依据，提升诊治水平，具有重大作用和广阔前景。本论文在探讨关联规则数据挖掘技术基础上，结合广东三九脑科医院的医院信息系统，开展基于关联规则的电子病历挖掘的运用探讨。主要内容包括：1.对国内外数据挖掘技术在医疗领域运用近况进行浅析，介绍了医院信息系统的系统结构和运用进展。针对电子病历数据浅析，阐述了挖掘的策略和历程，以及需要注意的若干不足。2.介绍了关联规则数据挖掘的基本概念，分类和挖掘历程，并对主要关联规则算法Apriori和FP-growth算法进行了描述，运用举例。3.重点对Apriori算法的执行历程，实例说明，局限性和优化策略进行了描述；针对电子病历数据结构复杂，数据量大，数据更新速度快等特点，在挖掘频繁项集时，以减少扫描的数据量和减少对事务数据库扫描的方面考虑，采取改善的Apriori算法，并对改善算法进行了实际数据的实验浅析，较之经典Apriori算法提升了数据挖掘效率。4.以广东三九脑科医院电子病历系统2011年度出院病历数据为例，浅析了数据预处理的策略和操作历程，采取改善的Apriori算法浅析了癫痫及相关疾病之间的规律，并对挖掘结果进行了评价说明。关键词：关联规则论文数据挖掘论文电子病历论文Apriori算法论文
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ABSTRACT6-10
第一章 绪论10-18

1.1 课题背景和探讨作用10-13

1.2 国内外探讨近况13-15

1.3 论文主要内容及结构15-18

第二章 电子病历的数据挖掘概述18-26

2.1 引言18

2.2 医院信息系统概况18-21

2.1 医院信息系统系统结构19-20

2.2 医院信息系统运用进展20-21

2.3 电子病历数据挖掘概述21-24

2.3.1 电子病历数据挖掘的策略和历程22-23

2.3.2 电子病历数据挖掘中需关注的不足23-24

2.4 本论文数据挖掘技术路线图24-26

第三章 关联规则挖掘相关探讨综述26-33

3.1 引言26

3.2 关联规则挖掘26-30

3.

2.1 关联规则基本概念26-28

3.

2.2 关联规则的分类28-29

3.

2.3 关联规则的挖掘历程29

3.

2.4 主要关联规则的算法介绍29-30

3.3 关联规则运用举例30-32

3.4 本章小结32-33

第四章 经典 Apriori 算法浅析及其改善运用33-50

4.1 Apriori 算法的执行历程描述33

4.2 Apriori 算法的执行历程实例说明33-34

4.3 Apriori 算法的局限性浅析34-35

4.4 Apriori 算法的优化策略35-37

4.5 改善 Apriori 算法的运用浅析37-50

4.5.1 算法改善思路描述37-43

4.5.2 改善算法的实例说明43-45

4.5.3 改善算法实验浅析45-50

第五章 关联规则在电子病历数据挖掘中的运用50-58

5.1 项目背景50

5.2 数据预处理50-54

5.

2.1 数据熟悉与选择51

5.

2.2 数据清理51-52

5.

2.3 数据集成52

5.

2.4 数据抽取52-54

5.

2.5 离散化54

5.3 癫痫病种的电子病历数据挖掘浅析54-57
5.

3.1 关联规则挖掘55-56

5.

3.2 规则评价说明56-57

5.4 本章小结57-58
总结与展望58-59
参考文献59-63
致谢63