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目的 基于数据挖掘与可视化技术构建2型糖尿病疾病关联网络,揭示2型糖尿病相关疾病关联关系.方法 通过山西医科大学第一医院医疗大数据平台最终整理得到33 723条记录,210 861条有效诊断.利用共词分析方法,构建2型糖尿病疾病共现网络,并运用Gephi软件进行可视化展示.结果 构建的2型糖尿病疾病共现网络包含442个节点,2 304条连线,网络密度为0.024,平均最短路径为1.979;经模块化分析,网络聚类为11个社区,其中节点数大于10,词频占比大于5%的社区有6个,分别为2型糖尿病为中心的社区(可细分为高血压/高血脂集群、甲状腺相关疾病集群、骨关节病集群)、高血压及其脑血管病集群、冠心病集群、心律失常集群、2型糖尿病并发症集群、肺心病及其症状集群,其中2型糖尿病与高血压3级的关联最密切,网络连线最粗.结论 通过数据挖掘与可视化技术,展示了2型糖尿病关联疾病集群,有机会为2型糖尿病综合诊疗提供新的思路.

作者:杨志清;张靓;郭玲玲;郭燕青;郝崇奇;王海星;齐昊

来源:中国临床研究 2020 年 33卷 11期

知识库介绍

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作者:
杨志清;张靓;郭玲玲;郭燕青;郝崇奇;王海星;齐昊
来源:
中国临床研究 2020 年 33卷 11期
标签:
2型糖尿病 电子病历 共词分析 可视化
目的 基于数据挖掘与可视化技术构建2型糖尿病疾病关联网络,揭示2型糖尿病相关疾病关联关系.方法 通过山西医科大学第一医院医疗大数据平台最终整理得到33 723条记录,210 861条有效诊断.利用共词分析方法,构建2型糖尿病疾病共现网络,并运用Gephi软件进行可视化展示.结果 构建的2型糖尿病疾病共现网络包含442个节点,2 304条连线,网络密度为0.024,平均最短路径为1.979;经模块化分析,网络聚类为11个社区,其中节点数大于10,词频占比大于5%的社区有6个,分别为2型糖尿病为中心的社区(可细分为高血压/高血脂集群、甲状腺相关疾病集群、骨关节病集群)、高血压及其脑血管病集群、冠心病集群、心律失常集群、2型糖尿病并发症集群、肺心病及其症状集群,其中2型糖尿病与高血压3级的关联最密切,网络连线最粗.结论 通过数据挖掘与可视化技术,展示了2型糖尿病关联疾病集群,有机会为2型糖尿病综合诊疗提供新的思路.