基于電子病歷分析的糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘方法研究.pdf

1、空腹血糖(Fasting Blood Glucose，F(xiàn)BG)是衡量人體健康的一個(gè)重要指標(biāo)。對(duì)空腹血糖的分析預(yù)測(cè)對(duì)發(fā)現(xiàn)和治療疾病有重要意義,尤其是對(duì)糖尿病等相關(guān)疾病。體檢數(shù)據(jù)是一種信息豐富的電子醫(yī)療數(shù)據(jù)，其中包含著大量體檢者長(zhǎng)期的健康指標(biāo)。從大數(shù)據(jù)分析的角度，本文主要利用大數(shù)據(jù)方法研究了眾多體檢項(xiàng)與空腹血糖變化之間的關(guān)系，包含兩方面的工作：首先，基于連續(xù)四年的歷史體檢數(shù)據(jù)和統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和經(jīng)典算法，提出了對(duì)未來(lái)空腹血糖變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的模

2、型。該模型包括結(jié)合了隨即森林特征重要性和順序前向選擇（Sequential Forward Selection，SFS）方法的特征選擇算法，和對(duì)空腹血糖變化趨勢(shì)概率化表示的算法。利用體檢數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，表明進(jìn)行特征選擇后，得到與空腹血糖相關(guān)性較大體檢項(xiàng)，并且模型的性能得到提升。對(duì)測(cè)試集上空腹血糖的趨勢(shì)概率化表示，并選取空腹血糖變化高概率人群，從敏感度、特異度、正陽(yáng)性預(yù)測(cè)值三方面進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)于空腹血糖上升人群具有較好效果。其次，針對(duì)空腹

3、血糖值表現(xiàn)正常群體，研究體檢指標(biāo)與空腹血糖高風(fēng)險(xiǎn)人群的關(guān)系建立空腹血糖上升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。該模型考慮任兩個(gè)體檢項(xiàng)相互作用對(duì)于空腹血糖變化的影響，在數(shù)據(jù)集中添加了交叉項(xiàng)，通過(guò)重要體檢項(xiàng)得分和特征選擇，發(fā)現(xiàn)哪些體檢項(xiàng)的相互作用對(duì)空腹血糖。從構(gòu)造的交叉特征集合中，使用特征選擇方式選取重要交叉項(xiàng)特征，用于構(gòu)建空腹血糖上升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。利用體檢數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明隨機(jī)森林模型在加入經(jīng)過(guò)特征選擇選取的交叉項(xiàng)，模型的性能得到提升，并對(duì)重要特征進(jìn)行分析