摘要：在大數(shù)據(jù)時代背景下，為了從海量醫(yī)療數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息，保證醫(yī)生疾病診斷結果的精確性和可靠性，應用大數(shù)據(jù)挖掘技術完成對基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)下的疾病預測模型的構建。首先，介紹了決策支持、數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)等大數(shù)據(jù)挖掘相關技術。其次，從數(shù)據(jù)集成與清洗、數(shù)據(jù)填補與降維和模型構建與評價3個方面入手，完成對疾病預測模型的構建。最后，驗證了模型的有效性和可靠性。結果表明：該模型在醫(yī)療疾病數(shù)據(jù)集中取得良好的預測效果，其預測正確率達到77.47%，為醫(yī)生診斷患者疾病提供了重要的依據(jù)和參考。希望通過這次研究為相關人員提供有效的借鑒和參考。

關鍵詞：醫(yī)療大數(shù)據(jù)疾病預測模型設計

中圖分類號：TP311.13;R44

DesignofDiseasePredictionModelBasedonMedicalBigDataEnvironment

YANGBingqian

HebeiSoftwareInstitute，Baoding，HebeiProvince，071000China

Abstrat：Inthecontextofthebigdataera，inordertoextractvaluableinformationfrommassivemedicaldataandensuretheaccuracyandreliabilityofdoctor’sdiseasediagnosisresults，thisarticleappliesBigDataMiningtechnologytocompletetheconstructionofdiseasepredictionmodelsbasedonMedicalBigData.Firstly，BigDataMiningrelatedtechnologiessuchasDecisionSupport，DataMining，andKnowledgeDiscoverywereintroduced.Secondly，staVwV8ykICmQ3PyKx6ug+MG/W8VRYPXY2lRslJtBFixZk=rtingfromthreeaspects：dataintegrationandcleaning，datafillinganddimensionalityreduction，modelconstructionandevaluation，theconstructionofdiseasepredictionmodeliscompleted.Finally，theeffectivenessandreliabilityofthemodelproposedareverified.Theresultsshowthatthemodelhasachievedgoodpredictiveperformanceinmedicaldiseasedatasets，withapredictionaccuracyof77.47%，providingimportantbasisandreferencefordoctorstodiagnosepatientdiseases.Itishopedtoprovideeffectivereferenceandguidanceforrelevantpersonnelthroughthisstudy.

KeyWords：Medicaltreatment;BigData;Diseaseprediction;Modeldesign

在醫(yī)療大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘技術被廣泛地應用于商業(yè)、電信等領域中，并取得了良好的應用效果[1]。但是，目前，數(shù)據(jù)挖掘技術很少應用于醫(yī)療領域中。在信息時代背景下，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出爆炸型增長趨勢，隨著系統(tǒng)軟硬件和信息技術的快速發(fā)展，各行各業(yè)每天產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)是社會普遍關心的問題。醫(yī)療行業(yè)大力推廣和應用醫(yī)院信息系統(tǒng)，導致醫(yī)院每時每刻都產(chǎn)生海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，在海量醫(yī)療數(shù)據(jù)中，通常蘊含著有價值的信息數(shù)據(jù)[2]。通過應用數(shù)據(jù)挖掘技術，可以從海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，為后期醫(yī)生臨床診斷提供重要的依據(jù)和參考，從而有效地提高醫(yī)院的醫(yī)療服務水平。為此，本文應用數(shù)據(jù)挖掘技術完成對基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)環(huán)境的疾病預測模型的構建，并驗證了該模型的有效性和可靠性。

1大數(shù)據(jù)挖掘相關技術

1.1決策支持

決策支持理論主要用于對實際決策問題的分析和處理，運用該理論可以實現(xiàn)對決策支持系統(tǒng)的構建。決策支持系統(tǒng)含有人機交互層、模型層、數(shù)據(jù)層等組成部分。利用該系統(tǒng)可以對復雜問題進行層層剖析，為決策者提供多樣化處理方案，決策者可結合實際應用需求選用最佳方案?？傊?，通過應用決策支持系統(tǒng)，可以幫助決策者制定最佳決策方案，為后期基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)環(huán)境的疾病預測模型構建決策的制定提供重要技術支持。

在任何決策過程中，首先，需要明確提出問題并確立目標。這個階段是整個決策過程的起點，它涉及對現(xiàn)實情況的分析，包括問題的本質(zhì)、解決方案的制訂，以及決策模型和評價指標的規(guī)劃。在這個階段，決策者需要清晰地定義問題，并確保目標明確可行。其次，決策分析過程扮演著至關重要的角色。在這一階段，決策者需要選擇適當?shù)臎Q策方法來制定決策方案，并對所有可能的流程和結果進行全面的展示。通過擬定的評價指標，對決策結果進行定性和定量的測評，以便為最終的決策提供充分的依據(jù)。隨后是決策評價過程，在這個階段，決策者需要結合自身的工作經(jīng)驗、工作習慣等主客觀環(huán)境因素對決策結果的價值和可行性進行定性和定量的估計，這一步旨在確保決策方案在實踐中的可行性和有效性。最后，綜合分析階段決定了最終的決策方案。在這一步中，決策者需要考慮決策方案的靈敏度、可拓展性及移植到新數(shù)據(jù)集上的可行性，通過綜合考慮這些因素，決策者可以確定最優(yōu)的決策方案，并確定其參考范圍。整個決策過程通常是一個反復調(diào)試和層層迭代的過程，它涉及人機交互，需要計算機的輔助及人工智能的判斷，以便篩選出效果最佳的決策方案。因此，決策過程不是一種單一的操作，而是一個綜合性的和動態(tài)的過程，需要不斷地進行優(yōu)化和改進。

1.2數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘主要是指通過對不同結構和類型的海量數(shù)據(jù)進行挖掘，提取隱含其中的規(guī)律、模型等信息。在進行數(shù)據(jù)挖掘期間，綜合運用了計算機科學等相關專業(yè)知識，將統(tǒng)計分析法、專家評價法、機器學習法等多種方法綜合運用于整個數(shù)據(jù)挖掘過程中，不斷地提煉原始數(shù)據(jù)中的隱形知識，使其轉變?yōu)轱@性知識[3]。數(shù)據(jù)挖掘具體操作如下：實時接收和輸入原始數(shù)據(jù)，并從原始數(shù)據(jù)中篩選和提取出有價值的數(shù)據(jù)項，并進行數(shù)據(jù)降維、濃縮、除噪等一系列操作，最后對數(shù)據(jù)模型進行識別和評價[4]。

1.3知識發(fā)現(xiàn)

知識發(fā)現(xiàn)主要是指從海量數(shù)據(jù)集中識別出具有價值的信息過程。知識發(fā)現(xiàn)的具體操作流程如下：首先，按照一定規(guī)則，應用知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，對存儲在多個顯示數(shù)據(jù)倉庫中的原始數(shù)據(jù)進行識別和提取；其次，對提取后的數(shù)據(jù)進行清洗、噪音剔除等一系列預處理，確保經(jīng)過預處理后的數(shù)據(jù)處于可分析狀態(tài)，并對預處理后的數(shù)據(jù)進行挖掘，從而挖掘出深層信息；最后，從深層信息中提取出隱形知識。整個過程綜合運用了計算機科學、數(shù)學、人工智能等多科學知識[5]。

2基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的疾病預測模型構建策略

為充分發(fā)揮和利用數(shù)據(jù)挖掘技術的應用優(yōu)勢，本文利用數(shù)據(jù)挖掘相關理論，嚴格按照如圖1所示的疾病預測模型構建流程，從數(shù)據(jù)集成與清洗、數(shù)據(jù)填補與降維及模型構建與評價3個方面入手，科學地設計相應的預測模型。同時，還要梳理模型構建各個步驟之間的邏輯關系，為后期醫(yī)生進行疾病診斷提供一定的輔助性指導作用[6]。

2.1數(shù)據(jù)集成與清洗

目前，各大醫(yī)院在信息化建設方面存在不足，缺乏對醫(yī)療數(shù)據(jù)庫的構建，不利于患者診斷信息的統(tǒng)一化和標準化存儲。電子病歷數(shù)據(jù)規(guī)模大和數(shù)據(jù)種類多，為后期醫(yī)療數(shù)據(jù)的挖掘和利用增加了難度。所以，在正式分析電子病歷數(shù)據(jù)之前，需要從以下2個方面入手做好對數(shù)據(jù)的集成與清洗。

2.1.1數(shù)據(jù)集成與整合

在進行數(shù)據(jù)集成與整合期間，結合數(shù)據(jù)的來源、結構和種類，嚴格遵循相關規(guī)律，從邏輯角度，將存儲于不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)集成與整合為統(tǒng)一標準的數(shù)據(jù)，方便醫(yī)生對海量數(shù)據(jù)有一個整體的認識和把握[7]。

2.1.2數(shù)據(jù)清洗與規(guī)范化

在電子病歷原始數(shù)據(jù)中，通常含有大量的冗余和無用的噪聲數(shù)據(jù)，這些噪聲數(shù)據(jù)的出現(xiàn)通常會對最終數(shù)據(jù)分析結果產(chǎn)生一定的干擾，從而降低數(shù)據(jù)分析結果的精確性和高效性。為解決以上問題，需要做好對數(shù)據(jù)的清洗與規(guī)范化處理。在進行數(shù)據(jù)清洗期間，需要從數(shù)據(jù)凈化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)除噪等多個環(huán)節(jié)入手，篩選和刪除異常數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)、虛假數(shù)據(jù)等。在進行數(shù)據(jù)規(guī)范化處理期間，需要規(guī)范處理數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式、數(shù)據(jù)處理過程、數(shù)據(jù)分析標準等。在規(guī)劃化處理電子病歷的診斷結果、檢驗結果、影像結果等數(shù)據(jù)內(nèi)容時，需要利用醫(yī)學主題詞表（MedicalSubjectHeadings，MeSH）對最終疾病診斷結果進行科學化分類，為后期借助機器精確化識別和解讀數(shù)據(jù)打下堅實的基礎。在規(guī)范化處理電子病歷處理流程時，需要制定一套行之有效的數(shù)據(jù)處理流程標準，促使各個數(shù)據(jù)集處理步驟變得更加標準化和統(tǒng)一化[8]。

2.2數(shù)據(jù)填補與降維

2.2.1變量選取原則

數(shù)據(jù)集變量包含以下兩個部分：（1）對于國內(nèi)外文獻資料中提及的有關數(shù)字化X射線攝影系統(tǒng)關聯(lián)因素，通過提取該部分關聯(lián)因素，可以進一步地擴大分析對象覆蓋范圍，保證預測模型構建的精確性和高效性；（2）對于國內(nèi)外文獻資料中未提及的某些因素，需要通過后期探測以獲得，通過探究未被證實的關聯(lián)因素，并檢驗該關聯(lián)因素是否與疾病存在一定的關聯(lián)性。

2.2.2缺失數(shù)據(jù)處理

在構建疾病預測模型期間，一旦出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)，會導致任務分析過程變得更加復雜和難懂，降低數(shù)據(jù)挖掘處理效率，甚至還會增加最終分析結果誤差率。通過運用常規(guī)統(tǒng)計方法，對缺失數(shù)據(jù)進行填補，可以降低最終分析結果的偏差。在進行缺失數(shù)據(jù)填補時，通常選用均值填補法。例如：根據(jù)相關文獻記載，對糖尿病視網(wǎng)膜病變存在較高關聯(lián)度因素是性別和年齡，為此，將均值填補法應用到統(tǒng)計學中缺失值處理中，并嚴格按照性別、年齡等字段將目標數(shù)據(jù)劃分為多個子集。首先，將總體數(shù)據(jù)劃分為兩組數(shù)據(jù)，并檢驗以上兩組之間是否存在患病統(tǒng)計學差異性。其次，嚴格按照年齡將不同性別的兩組數(shù)據(jù)進行劃分，然后，檢驗兩組數(shù)據(jù)之間是否存在明顯的統(tǒng)計學差異性。最后，采用求解平均值方法對每層數(shù)據(jù)進行填補處理。

2.2.3數(shù)據(jù)降維

通過進行數(shù)據(jù)降維處理，可以減小目標數(shù)據(jù)集的維數(shù)，然后，從降維后的數(shù)據(jù)中，篩選和提取出具有價值的特征向量。對于原始數(shù)據(jù)而言，通過進行降維處理，可以減小數(shù)據(jù)維數(shù)，促使數(shù)據(jù)分析過程變得更加簡單化和高效化。此外，通過進行數(shù)據(jù)降維處理，可以促使醫(yī)療數(shù)據(jù)一目了然，方便后期疾病預測模型構建時選用合適的算法。

在本次研究中，為保證原始數(shù)據(jù)降維處理效果，主要選用以下3種方法：（1）在整體數(shù)據(jù)集中，結合各個屬性特征根，對原始數(shù)據(jù)進行降維處理，通過觀察特征根大小，可以全面地了解和把握各個特征向量對正交處理后的矩陣所做出的貢獻程度，同時篩選和提取出特征根超過1的相關屬性；（2）從原始數(shù)據(jù)中提取出表示數(shù)據(jù)特征86%以上的屬性，并對該屬性進行降維處理；（3）運用邏輯回歸法，從各個分類屬性中，降維處理存在顯著差異的屬性。

2.3模型構建與評價

當數(shù)據(jù)集成、清洗、填補和降維處理結束后，構建出疾病預測模型，并根據(jù)本文模型所獲得的預測正確率，評價本文模型的有效性和可靠性。

3基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的疾病預測模型驗證

3.1數(shù)據(jù)來源

本實驗采用了美國國家糖尿病和消化及腎臟疾病研究所發(fā)布的皮馬印第安人糖尿病數(shù)據(jù)集（PimaIndiansDiabetesDataSet），旨在驗證所提出的模型的有效性和可靠性。該數(shù)據(jù)集包含了786條樣本，其中，包含了8個不同的特征屬性，展示的前5條樣本如圖2所示。這些特征屬性包括女性的懷孕次數(shù)（Pregnancies）、口服葡萄糖耐量試驗后2h的血糖濃度（Gucose）、舒張壓（mmHg）、三頭肌皮褶厚度（mm）、2h的血清胰島素含量（uu/ml）、體重指數(shù)（體重（kg）/身高（m）的平方）、糖尿病家系功能及年齡（歲）。每個樣本還帶有一個類別標簽，即指示未來5年是否會患糖尿病，其中，1代表患病，0代表未患病。

3.2實驗分析

在具體實驗期間，將上述實驗數(shù)據(jù)集劃分為以下2個部分。（1）訓練集。通過運用訓練集，可以對模型決策規(guī)則進行有效的構建和提取。（2）測試集。通過應用測試集，可以驗證本文模型的實際應用效果。利用本文所構建的疾病預測模型可以獲得較高的預測正確率，該預測正確率高達77.47%，有效地驗證了本文模型的有效性和可靠性，實驗結果如圖3所示。實驗結果表明：本文模型為醫(yī)生后期進行疾病診斷提供了重要的依據(jù)和參考，促使醫(yī)生工作更加高效化和智能化，解決了患者看病排隊時間長、看病難等問題?？傊疚幕卺t(yī)療大數(shù)據(jù)環(huán)境應用數(shù)據(jù)挖掘技術所構建的疾病預測模型具有較高的有效性和可靠性，為幫助醫(yī)生診斷和治療糖尿病等各種疾病提供重要的決策支持，有效地提高醫(yī)療服務質(zhì)量和水平。

4結語

綜上所述，為了從海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，本文應用數(shù)據(jù)挖掘技術，通過數(shù)據(jù)集成與清洗、數(shù)據(jù)填補與降維、模型構建與評價等環(huán)節(jié)，完成對新型疾病預測模型構建。同時，借助二型糖尿病真實醫(yī)學數(shù)據(jù)集，采用實驗的方式驗證本文模型的預測效果。經(jīng)過驗證，發(fā)現(xiàn)本文模型具有預測正確率高、預測效果顯著等特點，不僅為醫(yī)生診斷疾病提供有價值的數(shù)據(jù)，還能保證醫(yī)生疾病診斷質(zhì)量和效果，為疾病的預防、診斷、治療及預后等提供可靠的決策支持，實現(xiàn)了促進醫(yī)療大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的目的。

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