[发明专利]一种基于电子病历数据挖掘的糖尿病预测模型构建方法在审
| 申请号： | 201910161929.5 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN109920547A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 闫健卓;孔永辉;谭绍峰;贺东东 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/70;G16H10/60 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于电子病历数据挖掘的糖尿病预测模型构建方法，该方法从电子病历数据清洗和预测模型的构建出发，将从各个服务器导出来的电子病历数据通过唯一的病案号进行数据的整合，数据包括基本信息以及诊断、糖化以及生化检查数据，将基本信息，诊断信息等合并成一个完整的样本。对数据进行了数据的清洗，去除异常数据、重复数据和存在的错误数据，将清洗后的数据存入数据库。对清洗后的糖尿病数据进行了分类预测，通过结果可以得出，改进的BP神经网络模型无论分类精度还是模型评价指标都优于其他算法模型。本方法提高了人群中未诊糖尿病性肾病的检出率，增强糖尿病性肾病防治效果，并节省大量的卫生资源。 | ||
| 搜索关键词： | 电子病历 构建 糖尿病预测模型 糖尿病性肾病 清洗 基本信息 数据挖掘 数据存入数据库 糖化 模型评价指标 错误数据 生化检查 数据包括 数据清洗 数据通过 算法模型 卫生资源 异常数据 预测模型 诊断信息 重复数据 病案 检出率 分类 整合 去除 服务器 糖尿病 样本 诊断 合并 防治 人群 预测 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于电子病历数据挖掘的糖尿病预测模型构建方法，其特征在于：本方法的实施步骤如下，步骤1：将从各个服务器导出来的电子病历数据通过唯一的病案号进行数据的整合，将电子病历的基本信息和诊断信息等合并成一个完整的样本；步骤2：将电子病历数据预处理，得到干净的可用的电子病历数据并存入数据库；步骤3：分析所得的电子病历数据情况，确定糖尿病的若干个危险因素，根据糖尿病数据的特点对选取的BP神经网络进行改进，并在此基础上建立糖尿病预测模型；根据糖尿病数据的特点对选取的BP神经网络进行改进，并在此基础上建立糖尿病预测模型，并使用处理过的电子病历数据进行实验；步骤4：采用K近邻、逻辑回归、决策树、随机森林算法对糖尿病数据进行模型的训练预测，并与步骤3的结果对比。
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