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  目的:进行急性胰腺炎相关因素研究,通过数据挖掘形成关联规则。方法:急性胰腺炎相关资料来源于南通大学附属医院电子病历系统,收集该院2010-2012年的急性胰腺炎住院病例数据。内容包括与急性胰腺炎相关的15项临床指标。首先将各项指标数据离散化为计数资料,将源数据库映射为挖掘数据库;然后设置最小支持度为0.1,最小置信度为0.8,利用Apriori算法进行关联规则挖掘,最后由临床消化科和检验科专家解释及检验所产生的规则。结果:共形成247个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着急性胰腺炎发病与血清酶系列及血常规指标、性别、年龄等因素之间的关联关系。结论:通过数据挖掘方法挖掘目前医院中大量医疗病例,从而发现其中蕴含的新信息、新知识,为医院大量病案信息提供了新的研究方法,具有一定的实用价值。

作者:陆维嘉;严壮志;倪润洲;姚登福

来源:中国数字医学 2013 年 7期

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作者:
陆维嘉;严壮志;倪润洲;姚登福
来源:
中国数字医学 2013 年 7期
标签:
急性胰腺炎 胰酶 数据挖掘 关联规则 Apriori算法 acute pancreatitis pancreatic enzyme data mining association rules Apriori algorithm
  目的:进行急性胰腺炎相关因素研究,通过数据挖掘形成关联规则。方法:急性胰腺炎相关资料来源于南通大学附属医院电子病历系统,收集该院2010-2012年的急性胰腺炎住院病例数据。内容包括与急性胰腺炎相关的15项临床指标。首先将各项指标数据离散化为计数资料,将源数据库映射为挖掘数据库;然后设置最小支持度为0.1,最小置信度为0.8,利用Apriori算法进行关联规则挖掘,最后由临床消化科和检验科专家解释及检验所产生的规则。结果:共形成247个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着急性胰腺炎发病与血清酶系列及血常规指标、性别、年龄等因素之间的关联关系。结论:通过数据挖掘方法挖掘目前医院中大量医疗病例,从而发现其中蕴含的新信息、新知识,为医院大量病案信息提供了新的研究方法,具有一定的实用价值。