基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的2型糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、糖尿病已成為繼心腦血管疾病、惡性腫瘤后的第三大威脅人類(lèi)健康的慢性病。隨著我國(guó)人民生活水平的普遍提高以及生活節(jié)奏的加快，糖尿病患病者數(shù)量正在以驚人的速度增長(zhǎng)，且向低齡化發(fā)展。最新調(diào)查顯示，我國(guó)成年糖尿病患者高達(dá)1.14億，呈現(xiàn)高發(fā)病率狀態(tài)，然而知曉率、治療率和達(dá)標(biāo)率偏低。沒(méi)有得到及時(shí)治療與控制的糖尿病患者可能有心腦血管以及糖尿病足等各種并發(fā)癥，這不僅嚴(yán)重影響了糖尿病患者的生活質(zhì)量，也為家庭和社會(huì)帶來(lái)了沉重的負(fù)擔(dān)。因此，預(yù)防和控制2型糖尿病

2、的發(fā)生，對(duì)于節(jié)約醫(yī)療資源、降低我國(guó)醫(yī)療支出具有重要戰(zhàn)略意義。
　　本研究基于數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)技術(shù)和分類(lèi)器評(píng)估等相關(guān)理論，首先到秦皇島市屬醫(yī)院進(jìn)行原始數(shù)據(jù)采集，并利用相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)的清洗；其次，針對(duì)單一分類(lèi)器的局限性，本文綜合比較多個(gè)分類(lèi)器(包括決策樹(shù)C5.0，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī))的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，運(yùn)用多個(gè)評(píng)估工具進(jìn)行模型的預(yù)測(cè)性能評(píng)價(jià)和質(zhì)量評(píng)價(jià)，通過(guò)比較獲得適合2型糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的最優(yōu)參數(shù)下的最佳分類(lèi)器；第三，針

3、對(duì)模型的可操作性和實(shí)用性，本文運(yùn)用決策樹(shù)C5.0算法，分別在簡(jiǎn)單個(gè)人水平、簡(jiǎn)單臨床和復(fù)雜臨床數(shù)據(jù)集下建立患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，以實(shí)現(xiàn)不同情況下為2型糖尿病的預(yù)警和干預(yù)提供幫助；最后，由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和醫(yī)療臨床決策中對(duì)分類(lèi)精度和算法穩(wěn)定性的高度要求，采用Weka和Eclipse軟件建立集成分類(lèi)器，增強(qiáng)模型的魯棒性，最終建立一個(gè)穩(wěn)定性良好、學(xué)習(xí)速度快、分類(lèi)效果最佳的數(shù)據(jù)挖掘模型。模型的評(píng)估結(jié)果表明，在單一分類(lèi)器中，決策樹(shù)C5.0模型在復(fù)雜臨