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1、惡性血液病數(shù)據(jù)庫(kù)分析系統(tǒng)的建立【關(guān)鍵詞】, 血液腫瘤Establishment of an analysis system based on clinical database of malignant blooddiseases【 Abstract 】 AIM: To establish a database system based on the data of clinical hematological malignant blood diseases, which has the functions of fuzzy research, data analysis assisted
2、diagnosis andscientific statistic. METHODS:With the assistance of Windowsoperating system, Delphi6 was used as a simple tool to develop clientsvisiting port as well as for the analysis, and SQL Server 20XX as thedeveloping and managing tool for rational database, to acplish theanalysis and statistic
3、s of data after integrating the statisticalsystematicsoftware intothe database system. RESULTS: The electroniccase files and database system of“hematological malignant diseases”was established, which contained the plete information of the diagnosisand therapy of such patients with an aim to provide
4、any time inquire,parison with relative cases, analysis and statistic of the correlatedinformation with graph and diagram. CONCLUSION:This hematologicalmalignant diseases database system can resolve some problems of keepingcase files in paper and acplish the digitization of clinical data, withthe fun
5、ctionofintellectualinquiryand authoritativedatabase analysis,which makes itconvenientfordoctorsto make objective evaluation ofthediagnosis and therapy.【Keywords】hematologicalneoplasms;Database;data mining ;assistantdiagnoses ; statistical analyses; SPSS;rough set【摘要】 目的:建立一個(gè)基于臨床惡性血液病 (hematological
6、malignant disease, HM)案為數(shù)據(jù)源,并具有模糊查詢(xún),數(shù)據(jù)分析輔助診斷,科學(xué)統(tǒng)計(jì)等功能的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) . 方法:以 Windows操作系統(tǒng)為平臺(tái), Delphi6 作為開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)端和簡(jiǎn)單分析的工具, SQL Server20XX作為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)和管理工具,并將 SPSS集成到數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)功能 . 結(jié)果:建立 HM電子病歷和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),較完整的記錄患者的診斷和治療信息,實(shí)現(xiàn)隨時(shí)查詢(xún),對(duì)相似病例比較分析和對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘及圖形或圖表統(tǒng)計(jì)分析的功能.結(jié)論:集智能查詢(xún),數(shù)據(jù)挖掘和具有權(quán)威性統(tǒng)計(jì)分析為一體的HM數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),減輕了書(shū)面病例維護(hù)難的問(wèn)題, 實(shí)
7、現(xiàn)臨床數(shù)據(jù)源數(shù)字化 .有利于醫(yī)生對(duì)診療過(guò)程的療效分析和做出客觀評(píng)價(jià).【關(guān)鍵詞】血液腫瘤;數(shù)據(jù)庫(kù);數(shù)據(jù)挖掘;輔助診斷;統(tǒng)計(jì)分析;SPSS軟件;粗糙集0 引言血液病分類(lèi)多而且數(shù)據(jù)量十分龐大,增加了診斷方面復(fù)雜性和不確定性,為此我們應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和成熟的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),以臨床病例為數(shù)據(jù)源,建立起具有職能查詢(xún), 對(duì)臨床案例進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘, 輔助醫(yī)生診斷, 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) . 該系統(tǒng)具有專(zhuān)家系統(tǒng)的特性, 不僅可輔助醫(yī)生做出初步診斷而且對(duì)數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大挖掘和分析功能 . 使醫(yī)生能更快學(xué)到更多的臨床知識(shí),積累更多的臨床經(jīng)驗(yàn) .1 材料和方法硬件和操作系統(tǒng)環(huán)境要求數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器初步建立在個(gè)
8、人 PC機(jī)上, PC配置應(yīng)為 Intel Pentium G 或更高,內(nèi)存大于 128 M,硬盤(pán)剩余空間不少于 2GB. 操作系統(tǒng)為 Win20XX或更高版本 . 在前期開(kāi)發(fā)階段,數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器以個(gè)人 PC機(jī)為硬件平臺(tái) .數(shù)據(jù)源模塊本數(shù)據(jù)庫(kù)以臨床病例為數(shù)據(jù)源, 包括文本數(shù)據(jù)、圖像和圖形等,可以對(duì)各檢查項(xiàng)目和治療方案進(jìn)行詳細(xì)的記錄 . 同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)將錄入分型標(biāo)準(zhǔn)和檢查診斷標(biāo)準(zhǔn),建立起知識(shí)庫(kù) .數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)模塊由于 SQL Server 20XX 是一個(gè)功能完備的正規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) 1,它不僅具有一些大型數(shù)據(jù)庫(kù)具備的特性如 :支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘、標(biāo)準(zhǔn)的 SQL語(yǔ)言、存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器等, 而且與 Wind
9、ows操作系統(tǒng)有機(jī)集成, 具有方便易使用的圖形界面 , 極易安裝和學(xué)習(xí) . 所以我們采用它作為本數(shù)據(jù)庫(kù)的開(kāi)發(fā)和維護(hù)工具 . 數(shù)據(jù)完整性: 使用數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)則和約束機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)的類(lèi)型進(jìn)行限制,并且以患者為中心建立多表之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系, 從而確保數(shù)據(jù)的正確性和完整性 . 數(shù)據(jù)安全性:首先 , 備份事務(wù)日志,在由于誤操作等而引起數(shù)據(jù)損壞情況下,可利用事務(wù)日志將數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)到以前正常狀態(tài)下 . 其次 , 與客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)程序聯(lián)合建立用戶(hù)權(quán)限機(jī)制, 對(duì)于不同用戶(hù)設(shè)置不同的權(quán)限級(jí)別, 防止對(duì)數(shù)據(jù)的非法操作 . 最后 , 建立觸發(fā)器機(jī)制,在數(shù)據(jù)錄入之前確保數(shù)據(jù)正確性和合法性 . 數(shù)據(jù)庫(kù)移植:由于 SQL Server2
10、0XX 提供了很方便的附加數(shù)據(jù)庫(kù)向?qū)?,從而使我們可以不同主機(jī)之間移植數(shù)據(jù)庫(kù), 這樣可避免重復(fù)多次輸入數(shù)據(jù)的麻煩 . 數(shù)據(jù)維護(hù): 針對(duì)惡性血液病有不同的分型標(biāo)準(zhǔn)的特點(diǎn),數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部將根據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)作不同的分類(lèi) .同時(shí)也將一些常用的分型標(biāo)準(zhǔn)錄入到庫(kù)中如:FAB分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),WHO標(biāo)準(zhǔn)等,這樣更利于醫(yī)生及時(shí)查閱 . 以上四個(gè)方面,作為客戶(hù)端接口,數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)模塊基本上可以滿(mǎn)足用戶(hù)各種查詢(xún)需求 .輔助診斷模塊惡性血液病 (hematological malignant disease, HM)是一種兇險(xiǎn)的疾病,快速診斷、明確分型、早期治療十分重要 2. 惡性血液病診斷比較復(fù)雜,要結(jié)合臨床癥狀,實(shí)驗(yàn)室
11、檢查,血細(xì)胞涂片等作綜合分析,才能做出正確診斷 . 我們從臨床案例入手,建立起確診數(shù)據(jù)庫(kù) . 在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和人工干預(yù)的篩選, 然后由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成統(tǒng)計(jì)分析, 從中得出具有診斷價(jià)值的數(shù)據(jù)信息 (Fig 1). 例如:診斷標(biāo)準(zhǔn)值的范圍等 . 我們進(jìn)一步將這些數(shù)字化的診斷信息和國(guó)內(nèi)外的 HM診斷標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合建立起知識(shí)規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)和推理機(jī)系統(tǒng) . 計(jì)算機(jī)可以以此為基礎(chǔ)對(duì)患者的檢查項(xiàng)目做出初步分析和診斷, 為醫(yī)生作確定診斷打下基礎(chǔ) .在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中,我們運(yùn)用粗糙集理論 . 粗糙集理論的特點(diǎn)是不需要預(yù)先給定某些特征或?qū)傩缘臄?shù)量描述, 如統(tǒng)計(jì)學(xué)中的概率分布、 模糊集理論中的隸屬度或隸屬函數(shù)等, 而是
12、直接從給定問(wèn)題的描述集合出發(fā), 通過(guò)不可分辨關(guān)系和不可分辨類(lèi)確定給定問(wèn)題的近似域,從而找出該問(wèn)題中的內(nèi)在規(guī)律 . HM 數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄了大量臨床案例 , 即問(wèn)題的描述集合 . 我們從這些案例出發(fā)采用啟發(fā)式算法,進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn) . 基本算法是: 得到核(診療標(biāo)準(zhǔn)) 作為屬性約簡(jiǎn)集的基礎(chǔ) . 按照屬性(檢查項(xiàng)目) 的重要程度從大到小逐個(gè)加入屬性, 直到依賴(lài)程度已經(jīng)與原始屬性集的依賴(lài)程度相等為止 . 對(duì)新加入的每個(gè)屬性, 計(jì)算去掉后是否影響依賴(lài)系數(shù) . 如果不影響則將其刪除 . 實(shí)現(xiàn)屬性約簡(jiǎn) . 刪除同一決策表每個(gè)實(shí)例中多余的屬性值(檢查值) . 求出最小約簡(jiǎn) . 由最小約簡(jiǎn)求出邏輯規(guī)則 . 整個(gè)數(shù)據(jù)約
13、簡(jiǎn)過(guò)程中, 僅僅依靠確診數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù) . 即使在屬性不完備的情況下,仍能夠獲取最近似解, 最大程度讓數(shù)據(jù)自己“說(shuō)話(huà)”客觀反映事物內(nèi)在規(guī)律 .血細(xì)胞形態(tài)學(xué)判別分型對(duì) HM十分重要 3. 由于血細(xì)胞圖像的隨機(jī)性和相似性,醫(yī)生要在診斷過(guò)程中做出正確的鑒別診斷需積累大量經(jīng)驗(yàn) . 這無(wú)疑給缺乏經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生帶來(lái)了困難 . 為此,我們以第四軍醫(yī)大學(xué)唐都醫(yī)院血液內(nèi)科大量的血液圖片為數(shù)據(jù)源, 以圖片的特征信息如細(xì)胞類(lèi)型、 分型等為索引, 經(jīng)過(guò)系統(tǒng)化分類(lèi)建立起醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) . 醫(yī)生在血細(xì)胞圖像鑒別過(guò)程中, 可通過(guò)智能查詢(xún)調(diào)出與其相似的確診血細(xì)胞圖像在同一窗口中顯示出來(lái) . 方便醫(yī)生比較鑒別,找出其中的異同從而
14、做出正確地診斷 .治療分析模塊由于單采血小板和各種凝血因子制劑的應(yīng)用,HM死于出血的病例有所減少 . 60%75%的白血病或淋巴瘤患者死于感染.醫(yī)院感染 (NI) 是 HM的主要死因 .目前,國(guó)內(nèi) HM醫(yī)院感染的研究都是對(duì)大量患者的院內(nèi)感染資料回顧性分析,從中找出感染原因 .如果用人工對(duì)大量的院內(nèi)感染資料分析處理,不僅低效,而且易出錯(cuò)丟失有統(tǒng)計(jì)學(xué)價(jià)值的信息.對(duì)此,我們利用算法實(shí)現(xiàn)對(duì)大批量的院內(nèi)感染資料篩選,結(jié)合SPSS統(tǒng)計(jì)軟件完成對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,提高回顧性分析正確性,防止有價(jià)值信息丟失.對(duì)于數(shù)據(jù)篩選 / 分組模塊我們?nèi)圆捎萌斯じ深A(yù)的方式,增加數(shù)據(jù)分析的靈活性 . 篩選出的數(shù)統(tǒng)計(jì)分析和分組對(duì)照
15、計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成, 大大減輕了人工處理的計(jì)算量,保證了數(shù)據(jù)計(jì)算分析的正確性 . 統(tǒng)計(jì)分析模塊,集成了 SPSS統(tǒng)計(jì)軟件可自動(dòng)完成對(duì)大批量的數(shù)據(jù)的各種分析, 數(shù)據(jù)輸入到 SPSS完全由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成,醫(yī)生只需在 SPSS統(tǒng)計(jì)軟件界面下采取相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析方法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的處理分析 . 另一方面,在患者整個(gè)治療過(guò)程中, 計(jì)算機(jī)根據(jù)檢查結(jié)果對(duì)療效進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤,特別是對(duì)于治療中的量化的數(shù)據(jù)作初步分析如繪出細(xì)胞數(shù)目變化的曲線(xiàn)圖等,并將其與現(xiàn)有的療效標(biāo)準(zhǔn)比較在圖表上做出相應(yīng)標(biāo)識(shí), 向醫(yī)生輸出比較直觀的分析結(jié)果 . 從而方便醫(yī)生對(duì)治療方案療效進(jìn)行判斷 (Fig 2).2 結(jié)果電子病例和統(tǒng)計(jì)分析 HM電子病案
16、,可以較為完整地記錄患者診斷和治療的主要信息,實(shí)現(xiàn)了一次輸入病案、 多次維護(hù)病案信息、 即時(shí)調(diào)用查詢(xún)和對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的功能 . 系統(tǒng)具備靈活的病案信息查詢(xún)功能, 使用者可以根據(jù)自己的需要,方便快捷地提取信息, 查詢(xún)后形成的文本文件可以長(zhǎng)期保留, 任意一個(gè)保留文件均可與專(zhuān)業(yè)的 SPSS 統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)現(xiàn)無(wú)縫連接, 并具有后者的所有功能 .根據(jù)研究需要形成不同的統(tǒng)計(jì)文件并做出相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果, 為臨床和科研工作提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能 .數(shù)據(jù)挖掘使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和粗糙集理論4,在原有數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上使知識(shí)約簡(jiǎn)化,使隱含在數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)顯現(xiàn)出來(lái),建立起知識(shí)規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù) .本系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上通過(guò)推理機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)HM
17、的初步診斷 .診斷標(biāo)準(zhǔn)中的可量化部分如診斷標(biāo)準(zhǔn)值的范圍等完全由計(jì)算機(jī)算法實(shí)現(xiàn), 大大提高了知識(shí)庫(kù)構(gòu)建的速度.知識(shí)庫(kù)構(gòu)建過(guò)程中將融入血液內(nèi)科自己制定的某些標(biāo)準(zhǔn),增強(qiáng)知識(shí)庫(kù)的完備性, 靈活性和自我更新的功能 . 形態(tài)學(xué)圖譜庫(kù)建立起血液病形態(tài)學(xué)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù),并進(jìn)行系統(tǒng)化和自動(dòng)化管理 .方便醫(yī)生比較鑒別和臨床教學(xué)使用.可對(duì)治療過(guò)程動(dòng)態(tài)跟蹤,根據(jù)療效標(biāo)準(zhǔn)做出量化分析.輔助醫(yī)生采取正確的治療方案.3 討論數(shù)據(jù)挖掘 ( 或知識(shí)發(fā)現(xiàn) ) 就是從大量的數(shù)據(jù)中抽取以前未知并具有潛在可用的模式 .數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用有其自身的優(yōu)勢(shì),因?yàn)獒t(yī)學(xué)上收集到的數(shù)據(jù)一般是真實(shí)可靠、 不受其他因素影響的, 而且數(shù)據(jù)集的穩(wěn)定性較強(qiáng) . 這些對(duì)挖掘結(jié)果的維護(hù)、不斷提高挖掘模式的質(zhì)量都是非常有利的條件 . 大量而豐富的臨床案例將是醫(yī)生獲取知識(shí)最佳的資源 . 惡性血液病數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的原始處理對(duì)象為醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫(kù), 此對(duì)象實(shí)際上具有知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)字化診斷功能, 可同時(shí)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)患者的信息進(jìn)行科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析, 它包含醫(yī)生診斷使用的患者醫(yī)學(xué)影像、病理參數(shù)、化驗(yàn)結(jié)果、診斷結(jié)果及相關(guān)的參數(shù)如年齡、性別、病史等 . 總之,該系統(tǒng)是一套集數(shù)據(jù)挖掘,統(tǒng)計(jì)分析和輔助診斷于一體的HM病案處理軟件,有助于臨床信息的管理和科研水平的提高.因而要對(duì)醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn), 發(fā)現(xiàn)其中的醫(yī)學(xué)診
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