【摘 要】
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医疗信息化的飞速发展,产生了海量的医疗数据,蕴含着巨大的潜在信息。通过对获取到的病历、诊断、检验、筛查、检查等医疗数据挖掘分析,能够从医学研究、临床决策、疾病预警
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医疗信息化的飞速发展,产生了海量的医疗数据,蕴含着巨大的潜在信息。通过对获取到的病历、诊断、检验、筛查、检查等医疗数据挖掘分析,能够从医学研究、临床决策、疾病预警等方面促进了肿瘤诊断和治疗模式的转变,也使得肿瘤在预测与诊断、治疗与监测方面发生了变革。本课题利用医疗大数据挖掘相关技术,对肿瘤疾病的模式进行了分析与研究。选取本市权威三甲医院肺部肿瘤电子病历数据作为分析挖掘的研究对象,通过分析患者的诊断与病症之间、病症的检验项之间的潜在规律,得出影响该疾病的因素,为临床诊断治疗提供科学依据。本课题的主要工作成果如下:(1)采集肺部肿瘤患者的电子病历数据,对非结构化文本型肿瘤疾病数据的预处理进行了深入研究,对数据中出现的缺失值和异常值进行了处理,为了保证获得更加精准的研究结果,对文本型数据进行了结构化与数值化的转换处理,该预处理步骤和过程对其他电子病历数据的预处理也具有一定的参考价值。(2)通过分析医疗大数据的特点和传统Apriori算法的不足,利用Hadoop平台对Apriori算法进行并行化改进和优化,通过实验验证了改进的Apriori算法在效率和性能上有很大的提升,能够适应分布式系统,适合医疗大数据的挖掘。(3)搭建实验集群,利用Hadoop的MapReduce分布式计算模型实现了Apriori算法,通过数据挖掘实验,得出了肺部肿瘤与吸烟、肺部慢性感染、职业致病因子、咳嗽胸痛等因素之间存在关联关系,对于肺部肿瘤的预防和诊疗有一定的指导意义,从而也证明了改进Apriori算法对于肺部肿瘤临床研究具有实际意义。
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