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基于邏輯回歸關(guān)聯(lián)規(guī)則的疾病預(yù)警模型

發(fā)布時(shí)間:2017-09-26 15:26

  本文關(guān)鍵詞:基于邏輯回歸關(guān)聯(lián)規(guī)則的疾病預(yù)警模型


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【摘要】:醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的意義在于:通過現(xiàn)有病人數(shù)據(jù)信息的分析挖掘與整理,建立模型,對(duì)一些疾病的發(fā)生發(fā)展作出預(yù)測(cè),從而在疾病出現(xiàn)危險(xiǎn)因素時(shí)對(duì)其進(jìn)行預(yù)防工作,更好的防止病情惡化或是挽救病人的生命。提高診療時(shí)效和醫(yī)院服務(wù)患者的水平。文章以山東省某醫(yī)院所有住院患者真實(shí)病例數(shù)據(jù)為依據(jù),以患者是否發(fā)生深靜脈血栓疾病為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證分析,建立模型。進(jìn)而對(duì)未來的患者進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,預(yù)測(cè)其發(fā)病概率,縮小高?梢扇巳悍秶,利于醫(yī)院對(duì)該類患者作出特殊對(duì)待。進(jìn)行該實(shí)證分析的意義,一方面是深靜脈血栓形成對(duì)人體危害較大,可能危及生命,而且通過預(yù)防是可以有效控制其發(fā)生的。另一方面它代表的是一類問題,疾病預(yù)警模型研究,它是一個(gè)探索性的工作,可以為其他疾病的建模提供依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)。數(shù)據(jù)是由患者具有的特征癥狀及其是否發(fā)生深靜脈血栓等字段信息組成。取自八個(gè)月的住院患者數(shù)據(jù),共69779條記錄,108例患者發(fā)病。提取了患者病歷的65個(gè)特征字段作為預(yù)測(cè)變量。預(yù)測(cè)患者發(fā)生深靜脈血栓的可能性。該研究屬于二分類數(shù)據(jù)建模問題。建模工具眾多,有的只能給出分類結(jié)果;有的則可以給出一個(gè)評(píng)分機(jī)制,這樣的結(jié)果信息量更大,更具有實(shí)用價(jià)值。所以本次模型開發(fā)過程中以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、Logistic回歸為主要建模工具,他們均能給出相應(yīng)的預(yù)測(cè)評(píng)分機(jī)制。Logistic回歸模型在建立過程中,采用了逐步回歸法并結(jié)合醫(yī)學(xué)結(jié)論綜合判斷進(jìn)行變量的選擇。此外,考慮到了變量間的交互效應(yīng)可能對(duì)結(jié)果也會(huì)有影響,所以文中借助關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行交互效應(yīng)的篩選和構(gòu)造并且作為待選變量加入到模型中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的BP三層感知器模型,支持向量機(jī)采用的是支持向量ε-回歸機(jī)模型。對(duì)于建模樣本采取了兩種選擇方法,一種是以前四個(gè)月數(shù)據(jù)(大樣本)作為建模樣本。另一種是將前四個(gè)月數(shù)據(jù)中的沒有得深靜脈血栓患者案例隨機(jī)去掉一部分(小樣本),以提高樣本中發(fā)病案例的比例,建立模型。檢驗(yàn)樣本均為后四個(gè)月的數(shù)據(jù)。在多數(shù)情況下,大樣本模型在樣本外的預(yù)測(cè)能力略優(yōu)于小樣本。這三種模型,從樣本外預(yù)測(cè)能力來看,無較大差異,多數(shù)情況下,Logistic回歸模型略優(yōu)。此外,Logistic回歸模型原理容易理解,實(shí)際含義明確,預(yù)測(cè)結(jié)果即是發(fā)病率,解釋力強(qiáng)。綜合來看,Logistic回歸模型具有較好的實(shí)用價(jià)值。數(shù)據(jù)建設(shè)是優(yōu)化模型的關(guān)鍵。此外,隨著數(shù)據(jù)的改善可以考慮將多種模型綜合運(yùn)用,來提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】:logistic回歸 關(guān)聯(lián)規(guī)則 疾病預(yù)警模型
【學(xué)位授予單位】:山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:R197.3;F224
【目錄】:
  • 中文摘要8-10
  • 英文摘要10-12
  • 第一章 緒論12-14
  • §1.1 研究背景12-13
  • §1.2 本文所做的工作及意義13-14
  • 第二章 疾病預(yù)警模型建模理論14-31
  • §2.1 Logistic回歸14-20
  • §2.2 基于關(guān)聯(lián)分析的Logistic回歸模型選擇20-23
  • §2.3 模型預(yù)測(cè)能力檢驗(yàn)23-31
  • 第三章 深靜脈血栓疾病預(yù)警模型31-57
  • §3.1 樣本選擇與變量整理31-40
  • §3.2 模型選擇過程40-47
  • §3.3 模型預(yù)測(cè)能力檢驗(yàn)及其預(yù)測(cè)結(jié)果47-57
  • 第四章 其他方法建模結(jié)果57-62
  • §4.1 預(yù)測(cè)能力檢驗(yàn)方法-cap曲線57
  • §4.2 模型結(jié)果對(duì)比57-62
  • 第五章 總結(jié)與展望62-64
  • §5.1 模型適用范圍62
  • §5.2 模型優(yōu)化建議62-64
  • 參考文獻(xiàn)64-67
  • 附錄67-70
  • 致謝70-71
  • 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表71

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本文編號(hào):924273

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