利用治未病理论和数据挖掘技术对Ⅱ型糖尿病进行风险预测及健康管理的效果研究.pdf
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1、当代医药论丛 2023 年 第 21 卷 第 15 期临床医学48利用治未病理论和数据挖掘技术对型糖尿病进行风险预测及健康管理的效果研究吴颂1,2,梁啸3,4,张嗣珉5,6,张琪7,汤波7,杨文慧7,李大鹏8*(1.燕山大学控制科学与工程博士后流动站,河北秦皇岛066000;2.秦皇岛市中医医院,河北秦皇岛066000;3.伊利诺伊大学芝加哥分校,美国芝加哥60607;4.秦皇岛市第一医院,河北秦皇岛066000;5.天津师范大学,天津300387;6.秦皇岛市第一医院,河北秦皇岛066000;7.河北北方学院研究生院,河北张家口075000;8.秦皇岛市第四医院,河北秦皇岛066000)摘要
2、 目的:探讨利用治未病理论和数据挖掘技术对型糖尿病进行风险预测及健康管理的效果。方法:本研究基于秦皇岛市第一医院糖尿病患者的测量数据和治未病体检中心的数据,利用数据挖掘技术进行决策学习和规则提取,建造分类树;通过相关因素关联分析、Apriori 计算等方法建立预测模型;最后根据贝叶斯网络算法进行健康状况管理服务,利用治未病理论为患者提供糖尿病的个体化预警以及防范建议服务。观察患者的预测治疗率。结果:在数据挖掘的基础上利用治未病理论对患者进行风险预测及健康管理后,其预测治疗率较好。结论:利用治未病理论和数据挖掘技术对型糖尿病进行风险预测及健康管理的效果较好。关键词 数据挖掘;治未病;型糖尿病;健
3、康管理 中图分类号 R587.1 文献标识码 A 文章编号 2095-7629-(2023)15-0048-03Study on the effect of risk prediction and health management of type 2 diabetes mellitus by using the theory of curing disease and data mining technologyWU Song1,2,LIANG Xiao3,4,ZHANG Simin5,6,ZHANG Qi7,TANG Bo7,YANG Wenhui7,LI Dapeng8*(1.Postd
4、octoral Mobile Station of Control Science and Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao 066000,China;2.Qinhuangdao Hospital of Traditional Chinese Medicine,Qinhuangdao 066000,China;3.University of Illinois at Chicago,Chicago 60607,USA;4.The First Hospital of Qinhuangdao City,Qinhuangdao 066000,Chin
5、a;5.Tianjin Normal University,Tianjin 300387,China;6.The First Hospital of Qinhuangdao City,Qinhuangdao 066000,China;7.Graduate School of Hebei North University,Zhangjiakou 075000,China;8.The Fourth Hospital of Qinhuangdao,Qinhuangdao 066000,China)Abstract Objective:To explore the effect of risk pre
6、diction and health management of type 2 diabetes mellitus by using the theory of treating disease and data mining technology.Methods:Based on the measurement data of patients with diabetes in Qinhuangdao First Hospital and the data of medical check-up center,the study used data mining technology to
7、carry out decision learning and rule extraction and construct classification tree;The prediction model was established by correlation analysis and Apriori calculation.Finally,according to Bayes network algorithm,health status management services are carried out,and personalized early warning and pre
8、vention suggestions are provided for patients with diabetes by using the theory of treating no disease.The predicted treatment rate of the patients was observed.Results:On the basis of data mining,the risk prediction and health management of patients with pathological theory of treatment were carrie
9、d out,and the predicted treatment rate was better.Conclusion:The risk prediction and health management of type 2 diabetes mellitus are effective by using the theory of treating disease and data mining technology.Key words data mining;No disease was cured;Type 2 diabetes mellitus;Health management糖尿病
10、以血糖升高为特征,是一种慢性基础代谢类疾病1。此病主要是由遗传与环境因素互相作用所致2。有研究指出,糖尿病的发生与胰腺不能合成足够的胰岛素、患者的身体不能合理利用胰岛素等因素有关。此病严重地影响了人们的生活质量,现已成为亟待解决的健康问题。近年来,此病有年轻化发展的趋势,受到了社会各界越来越多的关注3-4。据统计,型糖尿病患者的人数约占糖尿病患者总人数的90%。2018 年中国慢性病和危险因素监测结果显示,全国糖尿病的知晓、治疗和控制率分别约为 38%、34%和 33%5。目前我国糖尿病患者的人数约为 1.164亿,占全球糖尿病总人数的 1/4,我国已超过印度成为世界第一大糖尿病高发国6。随着
11、社会经济的发展、人口老龄化的加速,估计到 2045 年,我国将有约 2.12亿人患有糖尿病7。受饮食结构和生活习惯的影响,我国患糖尿病的人数不仅是全球最多,并且糖尿病前期患者的占比也非常大,这给社会经济的发展带来了沉重的负担。糖尿病具有病因复杂、血糖控制难、发病隐匿等特点8,预防糖尿病的发展已成为其防治工作的重中之重9。本文主要是探讨利用治未病理论和数据挖掘技术对型糖尿病进行风险预测及健康管理的效果。*通讯作者:李大鹏,E-mail:当代医药论丛 2023 年 第 21 卷 第 15 期临床医学491数据挖掘技术与型糖尿病的风险预测1.1数据挖掘技术的前景与发展数据挖掘是指从大量未知、不完整且
12、随机的数据中提取之前不了解的有价值信息的过程10-11。如今计算机技术快速发展,世界信息化掀起了热潮,数据挖掘技术在各行各业中均起到不可或缺的作用。医疗卫生管理过程中也会产生大量的数据,这逐步促进了医学大数据管理模式的发展,根据大数据进行医疗保健将成为一种趋势。在医疗领域中,加强对数据挖掘技术的应用既可以有效减少医护人员的工作量,提高工作效率,又可以快速诊断疾病,使诊断结果更加精准,确保医疗服务的质量12。因此,临床上应借助大数据分析的技术和方法,经过数据的精确选取、处理和转换,快速将大量复杂的信息处理成可利用资源,以提高医疗保健管理的效率13。1.2利用数据挖掘进行风险预测Apriori 算
13、法的综合效果较好,而且适用性较广。为此,本研究基于数据挖掘和大数据化建立了关于型糖尿病的 Apriori 算法预测模型,并运用“治未病”思想进行相关风险预防及医疗管理,旨在实现对型糖尿病的有效预防,力求做到“早预防”“早诊断”“早治疗”“早达标”。我们利用SPSS Clementine 12.0平台,以秦皇岛市第一医院电子病历档案库中多年存储的数据为基础,对其进行预处理后,进行了分析研究(利用数据挖掘技术进行决策学习和规则提取,建造分类树)。找出患病风险的单一及合并因素后,进行了内在关联的分析。计算因素的致病概率后,将其导入预测程序(通过相关因素关联分析、Apriori 计算等方法建立预测模型
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