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基于临床合理用药的数据挖掘技术和应用研究

庄军

   近年来,随着医疗卫生事业的发展,在临床医疗活动中的药物使用问题逐步成为公众关注的焦点。据统计资料显示,中国每年五千多万住院人次中与药物不良反应有关的可达二百五十多万人,死于药物不良反应的约有近二十万人,药物致死占死因第4位,其危害不容低估。随着药物的广泛使用,药源性疾病对人类健康的危害也越来越大,合理使用药物是降低药物不良反应危害的重要前提。 合理用药是指根据疾病种类、病人状况和药理学理论选择最佳的药物及其制剂,制定或调整给药方案,以期有效、安全、经济地防治和治愈疾病的措施。解决临床合理用药中存在的技术性问题的指导性原则就是循证医学。循证医学的主要研究方法有随机对照研究、系统评估和临床指引等几种。 本文通过对数据挖掘中关联规则挖掘技术、数据预处理技术和专家系统的深入研究,根据我国医疗卫生部门信息化发展的现状和趋势,结合临床医疗活动的特点,提出一种基于临床合理用药的药物治疗专家系统模型,并对实现进行了探索。该系统通过对医院信息系统下电子病例资料的数据抽取和医嘱信息的提取,在进行必要的数据预处理后按年龄、性别等分类,形成相应的医嘱序列,再运用改进的SCG算法挖掘,可以得到一组或多组医嘱序列,这种医嘱序列和案例序列一起构成临床药物治疗知识库,为临床医生在给患者治疗过程中药物治疗方案的制定提供决策支持。 本文通过对Apriori算法和SCG算法的研究,提出SCG算法的改进方法,实验证明,改进后的SCG算法比SCG具有更高的挖掘时间效率。 本论文首次将数据挖掘技术应用于临床合理用药的循证研究,采用数据挖掘技术提高了临床合理用药知识的自动收集和验证能力,促进临床医学领域数据挖掘技术的应用发展,有效地提高临床合理用药指导和监督的智能化水平。……   
[关键词]:数据挖掘;数据预处理;合理用药;临床药物治疗;改进的SCG算法
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:重庆大学2006年