數(shù)據(jù)挖掘技術在基于XML的電子病歷中的應用研究.pdf

1、醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)在各大醫(yī)院逐漸投入使用；同時，電子病歷(EPR)的應用、醫(yī)療設備和儀器的數(shù)字化，使得醫(yī)院數(shù)據(jù)庫的信息量不斷的增長。然而，目前大多數(shù)醫(yī)院對數(shù)據(jù)庫的處理僅限于數(shù)據(jù)的錄入、修改、查詢、刪除等基本操作。這些操作屬于醫(yī)院數(shù)據(jù)庫的低端操作，缺乏數(shù)據(jù)的集成和分析，更談不上醫(yī)學決策和知識的自動獲取。從海量的醫(yī)療信息中運用各種數(shù)據(jù)挖掘(DM)技術，了解各種疾病之間的相互關系，及其發(fā)展規(guī)律，總結各種診治方案的治療效果，這對疾病的診斷、

2、治療和醫(yī)學研究都有巨大的價值和發(fā)展前途。 本課題是基于某一電子病歷系統(tǒng)產(chǎn)生的病歷數(shù)據(jù)來進行研究分析。由于病歷數(shù)據(jù)具有格式自由和結構化相結合的特點，在課題里我們采用了XML的序列化和反序列化技術，使用Microsoft.NET中的XmlWriter和XmlReader兩個基礎類，最終實現(xiàn)了半結構化特點的電子病歷數(shù)據(jù)的存儲與展現(xiàn)。通過這一技術，病歷最終以XML的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中，以文本形式展現(xiàn)出來。 數(shù)據(jù)挖掘的方法有很多，

3、其中應用最廣泛的方法之一就是數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則挖掘。通過對病歷數(shù)據(jù)的預處理，產(chǎn)生了最終可以進行直接挖掘的事務數(shù)據(jù)集。通過對事務數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)規(guī)則挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)病歷數(shù)據(jù)之間的有趣關聯(lián)?；谶@一方法，我們針對腎內分泌科糖尿病病人的部分病歷數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析。 本文的主要研究內容如下：(1)介紹數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療領域應用的現(xiàn)狀，分析數(shù)據(jù)挖掘在電子病歷中應用的前景； (2)介紹電子病歷的背景知識及數(shù)據(jù)挖掘理論知識，重點分析數(shù)據(jù)挖掘過程

4、的關鍵步驟-數(shù)據(jù)預處理的方法；分析醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的特點及挖掘過程，研究病歷數(shù)據(jù)的特點及預處理的方法。 (3)分析電子病歷系統(tǒng)的實現(xiàn)技術，并重點研究數(shù)據(jù)的存儲及展現(xiàn)的實現(xiàn)方法，為數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)源；針對糖尿病病人病歷信息，抽取了病歷中的部分信息作為本文數(shù)據(jù)挖掘的實例數(shù)據(jù)，經(jīng)過預處理形成中間數(shù)據(jù)表； (4)針對電子病歷的挖掘目標，提出了將關聯(lián)分析作為本課題的數(shù)據(jù)挖掘方法。重點對兩種關聯(lián)算法Apriori和FP-growth進行