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医疗数据挖掘场景下的数据加工处理方法研究
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作者 叶章辉 《电脑知识与技术》 2024年第15期55-57,共3页
随着医疗行业信息化建设的快速发展,医疗信息系统中积累了大量种类丰富的临床数据,为临床研究和医院管理层决策奠定了坚实的数据基础。医疗数据挖掘通过对复杂多样的医疗数据进行信息提取、加工、整合和分析,已成为临床研究的一种重要... 随着医疗行业信息化建设的快速发展,医疗信息系统中积累了大量种类丰富的临床数据,为临床研究和医院管理层决策奠定了坚实的数据基础。医疗数据挖掘通过对复杂多样的医疗数据进行信息提取、加工、整合和分析,已成为临床研究的一种重要研究手段和工作内容。文章通过分析和比较医疗数据挖掘应用场景中常见的3种医疗数据加工处理方法,为医疗研究领域中的数据加工处理工作提供有借鉴意义的参考价值。 展开更多
关键词 医疗数据挖掘 数据加工 缺失值 异常值 非量化数值
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基于粗糙集的医疗数据挖掘研究与应用 被引量:11
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作者 叶明全 伍长荣 胡学钢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第21期232-234,共3页
医疗数据挖掘能够对现有病历数据库中数据进行自动分析并且提供有价值的医学知识。针对临床病历数据库中存在大量重复样本和冗余属性,从而影响医疗诊断的精度和速度这一问题,建立了基于信息论的粗糙集理论模型和SQL语言之间的关系,提出... 医疗数据挖掘能够对现有病历数据库中数据进行自动分析并且提供有价值的医学知识。针对临床病历数据库中存在大量重复样本和冗余属性,从而影响医疗诊断的精度和速度这一问题,建立了基于信息论的粗糙集理论模型和SQL语言之间的关系,提出了基于SQL语言的条件信息熵属性约简算法,利用数据库查询语言实现了数据清洗、求核和属性约简等过程。实验结果表明该算法实现简单,运行效率高,为粗糙集理论更广泛地应用于具体的医疗数据挖掘提供了一种方法。 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 条件信息熵 结构化查询语言(SQL) 医疗数据挖掘
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数据挖掘技术在医疗诊断中的应用——感知机模型诊断心脏病 被引量:1
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作者 张一宁 《电子制作》 2019年第4期8-10,共3页
时代在进步,信息、科学技术在快速发展,自从步入大数据时代以来,各个领域的信息量以指数形式增多,人们已不满足于使用传统的统计方法来分析复杂繁多的信息,高效地从大数据中提取出真正有价值的信息是各行各业亟需解决的问题,医疗领域也... 时代在进步,信息、科学技术在快速发展,自从步入大数据时代以来,各个领域的信息量以指数形式增多,人们已不满足于使用传统的统计方法来分析复杂繁多的信息,高效地从大数据中提取出真正有价值的信息是各行各业亟需解决的问题,医疗领域也是如此,机器学习方法应运而生,它是一种极其重要的数据挖掘技术。本研究利用感知机机器学习算法来分析心脏相关数据,最终得出受测人是否有心脏病的判断,该系统既可以使受测人本人能及时判断自己是否具有该疾病,也便于医院医生进行辅助诊断。 展开更多
关键词 医疗数据挖掘 心脏疾病诊断 机器学习 感知机算法
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基于DeepSee的医院药库数据挖掘 被引量:2
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作者 虞海燕 李劲松 +1 位作者 曹淑真 韩雄 《中国数字医学》 2010年第10期34-38,共5页
医疗行业数据具有数据量庞大和数据关系复杂的特点,如何合理有效地对海量数据进行挖掘,是目前亟待解决的难题。利用嵌入式实时数据挖掘工具DeepSee处理医院信息系统(HIS)数据库中的数据,并以"药库"为主题建立挖掘模型,从出库... 医疗行业数据具有数据量庞大和数据关系复杂的特点,如何合理有效地对海量数据进行挖掘,是目前亟待解决的难题。利用嵌入式实时数据挖掘工具DeepSee处理医院信息系统(HIS)数据库中的数据,并以"药库"为主题建立挖掘模型,从出库趋势、库存量、库存单位盈利和厂商盈利等四方面进行数据挖掘和分析。数据分析的结果为医院管理者提供管理和经营方面的决策支持,从而避免出现药品积压、药品无计划采购和药品浪费等问题。 展开更多
关键词 医院信息系统 医疗数据挖掘 数据挖掘技术
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医疗健康大数据研究进展剖析 被引量:13
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作者 丁凤一 刘婷 陈静 《信息资源管理学报》 CSSCI 2017年第4期5-16,共12页
本文从科学研究基本构成角度,对Web of Science中有关医疗健康大数据的文献进行了全面梳理。首先通过文献计量分析了开展医疗健康大数据研究的国家、学科领域、机构和资助来源;接着通过内容分析总结了这些文献的主要研究对象及其特征,... 本文从科学研究基本构成角度,对Web of Science中有关医疗健康大数据的文献进行了全面梳理。首先通过文献计量分析了开展医疗健康大数据研究的国家、学科领域、机构和资助来源;接着通过内容分析总结了这些文献的主要研究对象及其特征,介绍了世界范围内较为著名的开放医学数据资源;最后,从基础研究、应用研究和开发研究三方面剖析了医疗健康大数据研究现状,并归纳了各类研究的主要内容和主题。 展开更多
关键词 医疗健康大数据 开放医学数据 电子病历 医疗信息 医疗保险数据 互联网医疗数据挖掘
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基于深度学习的医疗数据智能分析与识别系统设计 被引量:6
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作者 谷丽霞 刘欣芃 《电子设计工程》 2021年第10期46-50,共5页
针对医疗数据的智能化识别与分析需求,文中对医疗财务大数据挖掘的相关方法进行了研究。通过引入深度学习中的深度置信网络(DBN),结合Autoencoder自编码网络构建了数据处理系统,实现对医院经营状态的自动化评估。DBN网络使用受限玻尔兹... 针对医疗数据的智能化识别与分析需求,文中对医疗财务大数据挖掘的相关方法进行了研究。通过引入深度学习中的深度置信网络(DBN),结合Autoencoder自编码网络构建了数据处理系统,实现对医院经营状态的自动化评估。DBN网络使用受限玻尔兹曼机(RBM)替代了传统神经网络中神经元结构作为网络的隐藏层,该结构可以多个堆叠,提升网络的泛化能力。使用Gibbs抽样,得到RBM的近似分布,提升算法的训练效率。同时Autoencoder网络可以从大维度的财务经营数据中,筛选出更能描述数据特性的特征维度。为了验证系统算法的性能,在某医院的财务数据集上进行测试,使用Autoencoder自动提取17个财务数据指标作为模型的输入特征,以评估结果作为模型的输出向量。对比实验结果表明,相较于逻辑回归、BP神经网络等浅层的机器学习算法,文中算法的AUC与Accuracy分别可以达到0.81、80.0%,具有较为明显的提升。 展开更多
关键词 深度学习 DBN RBM Autoencoder 医疗数据挖掘
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基于SQL的属性约简算法的改进 被引量:1
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作者 田迪 刘建平 《工业控制计算机》 2011年第6期93-94,共2页
对医疗数据进行挖掘能够对现有病历数据库中的数据进行自动分析并且提供有价值的医学知识。针对信息系统S=(U,C∪D,f,V),提出一种精简条件属性集C的求核方法,然后在此基础上针对以下这个问题,即临床病历数据库中存在大量重复样本和冗余... 对医疗数据进行挖掘能够对现有病历数据库中的数据进行自动分析并且提供有价值的医学知识。针对信息系统S=(U,C∪D,f,V),提出一种精简条件属性集C的求核方法,然后在此基础上针对以下这个问题,即临床病历数据库中存在大量重复样本和冗余属性,从而影响医疗诊断的精度和速度这个问题,建立基于信息论的粗糙集理论模型和SQL语言之间的关系,提出了基于SQL语言的条件信息熵属性约简算法。仿真结果表明,该算法实现简单,运行效率高,使得基于SQL语言的条件信息熵属性约简算法实用性更强,为粗糙集理论更广泛地应用于具体医疗数据挖掘提供了一种方法。 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 属性依赖度 结构化查询语言(SQL) 医疗数据挖掘
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Application regularity of medicinal and dietary substances for patients during COVID-19 rehabilitation
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作者 LUO Binfei HE Qingying +6 位作者 YI Xingqian LIU Hongning ZHU Weifeng WU Diyao ZHANG Anran ZHANG Xiaoping CHEN Xiaofan 《Digital Chinese Medicine》 2022年第3期242-252,共11页
Objective This study focused on the application regularity of medicinal and dietary sub-stances(MDS)of traditional Chinese medicine(TCM)diet therapy during rehabilitation,in order to help patients with Corona Virus Di... Objective This study focused on the application regularity of medicinal and dietary sub-stances(MDS)of traditional Chinese medicine(TCM)diet therapy during rehabilitation,in order to help patients with Corona Virus Disease 2019(COVID-19)reduce sequelae and improve their life quality.Methods The official websites of the national and provincial health committees,the website of the National Administration of Traditional Chinese Medicine,the China BioMedical Literature Database(CBM),China National Knowledge Infrastructure(CNKI),China Science and Technology Journal Database(VIP),and Wanfang Database were used to search the keywords,such as“coronavirus”“novel coronavirus pneumonia”“COVID-19”“protocol”“guideline”“consensus”and“rehabilitation period”.The search time was from the establishment of databases to July 31,2022.The prevention and control protocols of various provinces and cities were manually supplemented and screened out.The information on the frequency,property,flavor,meridian tropism,and efficacy of MDS was collected for association rule analysis through the Apriori algorithm.Hierarchical cluster analysis was performed using the Euclidean distance and longest distance.Results A total of 18 protocols were screened out,including 56 lists of TCM diet therapy,and 47 kinds of MDS with a frequency of 132 times during the rehabilitation of COVID-19.Among them,six lists of diet therapy were collected from national websites,26 from local government websites,and 24 from social and academic institution websites.The intended population can be divided into seven categories including normal recovery,lung-spleen Qi deficiency,deficiency of both Qi and Yin,spleen-stomach weakness,deficiency of Yang Qi,kidney Qi deficiency,and blood deficiency.Shanyao(Dioscoreae Rhizoma)and Lianzi(Nelumbinis Semen),followed by Dazao(Jujubae Fructus)were used most commonly in MDS,with mainly flat property,sweet flavor,and spleen and lung meridians in meridian tropism.Besides,deficiency-tonifying drugs were commonly used in MDS.Through association rule analysis,12 groups of association MDS pairs were obtained.The pair of Yiyiren(Coicis Semen)and Chenpi(Citri Reticulatae Pericarpium)had the highest Lift value,and Yiyiren(Coicis Semen)was used most frequently in the MDS category for eliminating pathogenic factors.The results of complex network analysis showed that the core MDS were Yiyiren(Coicis Semen),Shanyao(Dioscoreae Rhizoma),Huangqi(Astragali Radix),Fuling(Poria),and Dazao(Jujubae Fructus).Three core categories were classified by cluster analysis,including the category of strengthening spleen,nourishing kidney,and grasping Qi,the category of removing phlegm,abating panting,and regulating Qi,and the category of strengthening the middle-energizer and reinforcing Qi.Conclusion Based on the TCM theory,most patients during the rehabilitation of COVID-19 are in a state of lingering pathogens due to deficient vital Qi.TCM diet therapy is based on the principle of“giving both reinforcing and reducing treatment”,and the MDS combinations focus on both reinforcing the health Qi and eliminating pathogenic factors.The diet therapy mainly uses the MDS with flat property and sweet flavor,which belongs to deficiency-tonifying drugs,adding suitable MDS of pathogen-eliminating drugs according to different situations.The ultimate goal is to promote lung inflammation absorption,improve pulmonary fibrosis,increase immunity,reduce the occurrence of sequelae,and improve life quality. 展开更多
关键词 Corona Virus Disease 2019(COVID-19) REHABILITATION Data mining Traditional Chinese medicine diet therapy Medicinal and dietary substances Both reinforcing and reducing treatment
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临床决策支持系统中机器学习算法探究——以癌症领域为例 被引量:1
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作者 于诗睿 《中文科技期刊数据库(全文版)医药卫生》 2022年第5期57-60,共4页
分析临床决策支持系统(Clinical Decision Support System ,CDSS)中逻辑推理层应用的机器学习算法模型特点、联合使用情况等,对CDSS系统算法的选择、改进和应用具有启示作用。方法:检索PubMed数据库中近十年的CDSS系统相关文献,分析五... 分析临床决策支持系统(Clinical Decision Support System ,CDSS)中逻辑推理层应用的机器学习算法模型特点、联合使用情况等,对CDSS系统算法的选择、改进和应用具有启示作用。方法:检索PubMed数据库中近十年的CDSS系统相关文献,分析五类算法的特点和性能;进一步检索癌症领域有关文献,分析算法联合使用情况并构建网络图;最终回归文献比较分析。结果:识别出CDSS中准确度较高的模型、主流算法、常用联合模型、基础算法等。【结论】人工智能是CDSS系统未来的发展方向,对机器学习算法使用情况的分析将为算法选择和模型改进提供参考,促进CDSS临床实践应用。 展开更多
关键词 临床决策支持系统 机器学习 医疗信息技术 医疗数据挖掘
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