廈門市民健康信息系統(tǒng)與疾病監(jiān)測預(yù)警

1、創(chuàng)新疾病監(jiān)測預(yù)警 利用基于健康檔案的區(qū)域衛(wèi)生信息系統(tǒng)建立疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的嘗試,,,,,,,,,,一、疾病監(jiān)測預(yù)警,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),,,當(dāng)前主流預(yù)測方法及對應(yīng)特點(diǎn),? 一是基于疾病傳播動(dòng) 力學(xué)模型的預(yù)測? 二是基于疾病統(tǒng)計(jì)分 析和回歸的預(yù)測? 三是時(shí)間序列預(yù)測方 法。? 第四是新型數(shù)據(jù)挖掘 預(yù)測算法（灰度理論、粗糙集、馬爾科夫 鏈、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等）,? 理論基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)、清晰直觀；但不靈活、不穩(wěn)定? 可靈活增加帶預(yù)測疾病因

2、素；但很難列出所有因素? 避免糾纏于細(xì)節(jié)因素，從 宏觀統(tǒng)計(jì)角度進(jìn)行數(shù)值分 析；但需要足夠歷史數(shù)據(jù)? 針對具體疾病或細(xì)節(jié)問題 效果良好；但普適性差， 理論基礎(chǔ)有待完善,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,? 該方法的優(yōu)點(diǎn)在于原理清晰直觀、理論支 持堅(jiān)實(shí)

3、，當(dāng)被預(yù)測群體屬性穩(wěn)定、外界環(huán) 境符合模型預(yù)設(shè)條件時(shí)精度較高。缺點(diǎn)在 于：群體預(yù)測時(shí)往往屬性變動(dòng)較大，包括 數(shù)據(jù)量大、變化更新速度快，從而導(dǎo)致模 型中代表病患的變量無法與實(shí)際病患群體 相符，另外對大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)信息的及時(shí)獲 取、并更新到模型中是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

4、,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,? （廣義的統(tǒng)計(jì)概念包括回歸，與回歸并列提出時(shí) 說明此時(shí)的統(tǒng)計(jì)具體指描述性統(tǒng)計(jì)方法），該方 法的優(yōu)點(diǎn)在于可設(shè)置任何與待預(yù)測疾病相關(guān)的因 素，通過回歸確定各因素對疾病發(fā)生和發(fā)展的影 響程度。該方法除了具備疾病動(dòng)力學(xué)預(yù)測方法的 優(yōu)點(diǎn)之外，可以通過概率論增加一些在病理上無 直接聯(lián)系但在客觀實(shí)際中確有影響的致病因素來 進(jìn)行量化預(yù)測，如中醫(yī)理論中的模糊致病因素或 無法通過當(dāng)前西方科學(xué)解釋的因

5、素（進(jìn)一步說甚 至可以通過“氣”，“陰陽”，“天人”進(jìn)行回 歸）。,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,? 時(shí)間序列分析方法是通過疾病的發(fā)生發(fā)展 歷史來預(yù)測疾病的未來，具有較強(qiáng)的宏觀 性和前瞻性，能夠克服疾病動(dòng)力學(xué)預(yù)測方 法和統(tǒng)計(jì)回歸預(yù)測方法的不足，通常應(yīng)

6、用 在股票、國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)等涉及因素眾多、 建模難度較高的預(yù)測任務(wù)中，該方法也是 各國群體性疾病預(yù)測所共用率最高的方法 之一。,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),,,,,,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,? 包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫鏈、

7、 粗糙集、灰度理論等等預(yù)測方法。這些方 法已經(jīng)產(chǎn)生較長時(shí)間，在疾病預(yù)測分析領(lǐng) 域?qū)儆诮鼛啄昱d起，相對于前三種方法來 說屬于年輕方法，優(yōu)勢與劣勢并存，各有 利弊。,,,,,,,,,,,,,二、基于健康檔案的區(qū)域衛(wèi)生信息系統(tǒng)建 立疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的嘗試,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),,,,,,,,,,,,人自ms 踹 l踹i自由 8S自脫 E臥 鋪 插 曲血 l： H,i棋 柏 樹 婚？郵如融 E引向 自在 驚 f踴 蝸 梅毒,1950 -.95i

8、 -.952 -1953 -,1042,00。。00。132200000000,咱－,4243321219＋一－,12Hil2Bb4%44li,。。。。,。1&3',。。。。,0 3陽0 82i4,00。。,0。。,.956 -.95i -1958 -,116司…H因H34,b5212 1260H291,。。0 33。。0

9、 54。。0 22,000000,04臼0225022,目,”叮．a(chǎn)L·,·l，,－『a葉』‘－AM －同H翼HM·,IHaFl,A －,A峰ndAW,363Si -2195臼 ·25 -38 -40935 -6i2H8546i -,假回Al型,柑型,3840,%50,4劇 。,一,i640i09,,,,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),2.3、

10、基于健康檔案的區(qū)域衛(wèi)生信息平臺(tái) 數(shù)據(jù)庫展示,,,,,,,,,發(fā)病排序統(tǒng)計(jì)——最多發(fā)疾病,,,疾病監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),多維度排序,,,,,15000001000000,5000 00,。,+'*;'q,,非常嚴(yán),,,,,,,發(fā)病排序統(tǒng)計(jì)——最少發(fā)疾病,,,,,廈門ICD10基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫內(nèi)的信息存儲(chǔ),,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,廈門地區(qū)疾病統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測預(yù) 警系統(tǒng),!CJ-,基本情況？

11、商忠 ID數(shù)據(jù)來源,姓.¥i男 O女,身高．’cm體重．,婚姻狀況 ［1]文化程度現(xiàn)職業(yè)［4],電話手機(jī)地址類別代碼行政區(qū)劃代碼,!ili.掃1: [6],E三F去乏P.J二,D 黑貫主建 孟寫旬D 括2才 1去主!J.0 q皮坷到,『吸 同到篤主主勻，,E三？ 巨型 企欠非西,4次法寫f王主主勻．,E三？t次毛主習(xí)’世主f,口 :iZ副主主,口,-g.辣,口 主 巾

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14、新建數(shù)據(jù) 添加變,族 族 族 族 情膚 族 族漢 漢 僅 頂 漢 漢 江,-4當(dāng)前病例數(shù) ：100個(gè)白）混過病例數(shù) ：ii 數(shù)據(jù) 1 曲數(shù)據(jù)類型,圖器 咀） 描述性統(tǒng)計(jì) 也） 均數(shù)T檢驗(yàn) 也） 萬差卦析卡方檢驗(yàn),I °%,聲回垣u,iie.！ 國醫(yī),量計(jì)草 隨機(jī)記錄 條件過謔 恢復(fù)過濾 刪除謔過 宇符誓換 變量替換 ｜變量慣覽 數(shù)據(jù)1,N區(qū)蠟帶巴結(jié)卦跚,邏輯回歸生存卦析,(l..Qgi st

15、i c Regr essi on)）,｜”。口tl 1,? tl2 口”3 口tl x,1,,到｜,13β .，.,黑龍江省 河北省 北京市,T1,HJ,j選擇紂組變量記錄值種數(shù)：5 有效記錄數(shù)：44,N1 NO1、Jx,NO:12Nl: 10N2: 9N3:6,主j斗,,,27.27'i; ?1雪,22 時(shí)．,20 制,,,13?。?,.I,221 8個(gè)回,當(dāng)前變量 ：N區(qū)域桐巴結(jié)封期例）囚,常

16、見 ｜ 寶玉 宇符,,,,,,,,…←總數(shù)-E13.901,← E14.901 E14. 304+,由＂＂°El I.901嘈 E14.203+,......EI0 . 901 ·←E14.201+,← E14 . 503+由「’E 14.405+ ·←E 14.60 1 ·←E 14.301,』 E14.610+ ·←E14 . 303+,1800016000