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1、目的:隨著醫(yī)療信息化建設(shè)水平的不斷提高,醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)積累了海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過(guò)有效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),探究其蘊(yùn)含的豐富的信息價(jià)值,為醫(yī)療衛(wèi)生各行業(yè)的決策提供有力支持。
方法:以區(qū)域衛(wèi)生信息平臺(tái)上積累的海量數(shù)據(jù)為主要研究對(duì)象,并對(duì)其進(jìn)行清洗、整理和標(biāo)準(zhǔn)化處理后,采用融合型大數(shù)據(jù)(Hive、MapReduce、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)等)技術(shù)構(gòu)架,建立醫(yī)院、科室服務(wù)質(zhì)量及傳染病的監(jiān)測(cè)、預(yù)警的應(yīng)用案例分析。①案例一:采集2010-201
2、4年5所醫(yī)院的電子病歷信息,篩選11個(gè)指標(biāo)體系,構(gòu)建GLMM分析模型、擬合、AIC驗(yàn)證,利用R語(yǔ)言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)行動(dòng)態(tài)可視化展示。②案例二:采集2010-2014年某市第一人民醫(yī)院各臨床科室信息,確定具有代表性的11個(gè)指標(biāo),建立主成分分析法,結(jié)合R語(yǔ)言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,選出前三個(gè)主成分進(jìn)行評(píng)價(jià),對(duì)得到綜合評(píng)價(jià)的進(jìn)行排序。③案例三:采集登革熱病人信息、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)等,基于AIC準(zhǔn)則,構(gòu)建支持向量機(jī)模型(SVM),結(jié)合R語(yǔ)言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分
3、析,通過(guò)ArcGIS技術(shù)進(jìn)行可視化展示。
結(jié)果:①案例一:疾病的診療狀況與醫(yī)院的綜合情況、病人的性別、年齡、保險(xiǎn)的種類、治療的費(fèi)用及DRG的種類之間有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p<0.01)。通過(guò)對(duì)疾病診療情況的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),可以分析出:1)不同疾病在不同醫(yī)院的診療情況;2)同種疾病在不同醫(yī)院的診療情況;3)同一醫(yī)院對(duì)不同疾病的診療情況。②案例二:前三個(gè)主成分的特征值大于1,且累積貢獻(xiàn)率達(dá)到81.156%。綜合函數(shù)評(píng)分排名前三名:心血管科、
4、消化科、婦產(chǎn)科;最后三名:疼痛科、皮膚科、口腔科。③案例三:傳染病爆發(fā)的關(guān)鍵因素:人口密度、房?jī)r(jià)、8-10月份最大溫度的天數(shù)、9月份最低濕度的天數(shù)、7月份降雨的天數(shù)。通過(guò)GIS動(dòng)態(tài)展示可以得出:黃色和橙色代表登革熱正在爆發(fā)區(qū)域;黃色預(yù)示著該地區(qū)登革熱將有一定程度的控制區(qū)域。綠色則代表著安全區(qū)域,即沒(méi)有發(fā)現(xiàn)登革熱流行的區(qū)域;紅色則表示復(fù)發(fā)區(qū)域。
結(jié)論:本研究以成熟的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)為依托,通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源的合理優(yōu)
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