【摘 要】
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近年来,环境问题使得罹患呼吸道疾病的人数有明显上升趋势,其中哮喘与气胸病患越来越多。针对哮喘病和气胸病数据进行挖掘研究,已成为亟待解决的问题。新农合医疗信息系统自
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近年来,环境问题使得罹患呼吸道疾病的人数有明显上升趋势,其中哮喘与气胸病患越来越多。针对哮喘病和气胸病数据进行挖掘研究,已成为亟待解决的问题。新农合医疗信息系统自投入使用以来,数据库信息量不断增长,但没有得到有效的开发利用。同时,针对医疗数据进行挖掘研究,进而为医疗工作人员提供决策支持已成实现“互联网+益民服务”的重要手段。本文在分析新农合医疗信息系统的基础上创建数据仓库。从新农合系统中抽取数据样本,建立对应的数据仓库,并进行挖掘,以期发现相关规律,为科研人员提供决策支持。本文主要工作如下:1.针对新农合医疗信息系统建立星座型模型,创建数据仓库。2.对目前已有的两种改进后的Apriori算法进行再次改进,对比两种算法的性能,并进行应用。3.使用特征选择算法对数据属性进行选择,获取数据集,并在数据集上使用改进后的算法进行数据挖掘。根据获得的哮喘、气胸病的地区分布趋势,发现与预期的结果差距过大,则对原始的新农合信息系统数据库字段进行分析,发现大部分医院在输入病人区域时是按照就诊区域输入,以此作为进一步完善新农合系统的依据。论文最后针对改进后的数据仓库进行实验,获取了更准确的结果。
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