基于大數(shù)據(jù)研究模式對(duì)重癥燒傷患者臨床數(shù)據(jù)的挖掘與分析.pdf

1、研究背景:
　　重癥燒傷是一種嚴(yán)重的創(chuàng)傷，其病情兇險(xiǎn)，并發(fā)癥多，治療難度大。其中膿毒癥(sepsis)和多器官功能不全綜合癥（multiple organ dysfunction syndrome，MODS）是重癥燒傷患者治療中最常出現(xiàn)的并發(fā)癥，也是導(dǎo)致重癥燒傷患者死亡的重要原因。近年研究發(fā)現(xiàn)，MODS的本質(zhì)就是嚴(yán)重膿毒癥或膿毒性休克。早期診斷并預(yù)警膿毒癥休克或MODS是重癥燒傷患者臨床救治中的關(guān)鍵問題之一。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，大

2、數(shù)據(jù)已經(jīng)開始逐漸進(jìn)入到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，特別是在臨床醫(yī)學(xué)研究中。大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)繁雜臨床數(shù)據(jù)的分析及處理能力十分出色，有助于深入了解重癥燒傷患者的病程變化規(guī)律，輔助臨床決策。
　　研究目的:
　　采用大數(shù)據(jù)處理的基本思想及技術(shù)對(duì)重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，探索重癥燒傷患者臨床數(shù)據(jù)的模式特征，尋找膿毒癥休克的預(yù)測模型。
　　研究方法:
　　通過電子病歷系統(tǒng)及紙質(zhì)病歷收集納入107例重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)

3、處理后，首先采用無監(jiān)督的算法（如分層聚類、基于主成分分析的分層聚類等）和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探索患者聚類亞組分類和臨床結(jié)局之間的關(guān)系。而后使用質(zhì)心算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，提取患者發(fā)生膿毒癥休克前的特征性數(shù)據(jù)變化趨勢，建立膿毒癥休克的預(yù)測模型并進(jìn)行驗(yàn)證。采用R i3863.1.2、Matlab7.0和SPSS18.0等軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析。通過比較F值篩選主要變量，使用線性隨機(jī)效應(yīng)模型分析、提取數(shù)據(jù)變化趨勢。最后使用

4、C語言開發(fā)能夠預(yù)測膿毒癥休克發(fā)生的通用軟件。
　　結(jié)果:
　　1、本課題采集的重癥燒傷患者臨床數(shù)據(jù)時(shí)相點(diǎn)共2257個(gè)，每個(gè)時(shí)相點(diǎn)有58個(gè)觀察指標(biāo)，共130906個(gè)數(shù)據(jù)值。
　　2、重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)可使用HCPC方法分為10個(gè)亞類。
　　3、通過比較不同亞類的組間均值差異，得出:體溫(T)、呼吸頻率(R)、舒張壓(DP)、收縮壓(SP)、尿量（urine）、血肌酐(CR)、血尿素氮(BUN)、總膽紅素(TBI

5、L)、血小板(PLT)、肌酸激酶(CK)、氧分壓(pO2)、二氧化碳分壓(pCO2)、乳酸(lactate)、碳酸氫根(HCO3-)、氧合指數(shù)(oxygenation)為差異性最明顯的指標(biāo)。使用上述15個(gè)指標(biāo)替代原來的58項(xiàng)指標(biāo)，可對(duì)聚類分類的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行簡化。
　　4、重癥患者聚類分組與其臨床結(jié)局關(guān)系密切。其中cluster1、cluster2、cluster4、cluster8、cluster9和cluster10分類中患者好轉(zhuǎn)的

6、幾率分別為91.00％、89.70％、60.50％、66.40％、71.70％和80.70％。Cluster3和cluster5分類中患者死亡的幾率分別為70.50％和82.10％。cluster6和cluster7分類中患者發(fā)生膿毒癥休克的幾率分別為77.90％和70.40％。
　　5、通過對(duì)患者質(zhì)心值隨時(shí)間變化的趨勢圖分析可知，死亡患者的質(zhì)心變化大體呈下降趨勢，而存活患者相反，呈總體上升趨勢。
　　6、通過提取重癥燒傷患

7、者發(fā)生膿毒癥休克前的質(zhì)心值變化特征，建立了膿毒癥休克的預(yù)測模型:
　　yij=(0.2527280+N(0,6.450e-05))+(-0.0251963+N(0,1.273e-05))x+εij
　　其中εij為隨機(jī)因素，Yij為第i個(gè)患者第j個(gè)時(shí)相點(diǎn)的質(zhì)心值，x為住院時(shí)間。(0.2527280+N(0，6.450e-05))為模型的截距部分，(-0.0251963+N(0，1.273e-05))為模型的斜率，二者為一組服

8、從正態(tài)性分布的數(shù)組。
　　7、對(duì)預(yù)測模型進(jìn)行驗(yàn)證得到其:靈敏度為75.8％，特異度為67.3％，總體診斷準(zhǔn)確率為78.5％。
　　8、在上述研究的基礎(chǔ)上，采用計(jì)算機(jī)C語言開發(fā)出相應(yīng)的重癥燒傷患者膿毒癥休克預(yù)測分析軟件，分為網(wǎng)頁版及單機(jī)版兩種。可在線使用或與醫(yī)療系統(tǒng)耦合后直接提取臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以方便臨床應(yīng)用。
　　結(jié)論:
　　1、重癥燒傷患者的臨床數(shù)據(jù)可使用聚類分析方法進(jìn)行分類，不同的分類與不同的臨床結(jié)局之間關(guān)