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1、医疗数据分析论文 1医疗数据分析模型 将医院、医疗保健组织等数字化的医疗数据以特定的格式、协议发送到医疗数据分析模块进行分析与疾病预测医疗数据提取模块：该模块由医院电子病历系统负责实现，我们使用系统作为医院电子病历系统，并在中实现医疗数据的提取功能系统是一个开源、灵活的电子病历系统，支持7卫生信息交换标准很多医疗健康组织、政府和学术科研单位都使用进行开发和科研工作如一种基于的患者病历数据管理模型、等许多开源的电子病历平台的对比与评估和基于的档案建模等数据交换模块：基于服务的数据交换模块使用医疗数据通信协议实现医疗数据分析模块与医疗数据提取模块的数据交换服务是一个平台独立、松耦合的应用程序由于服
2、务的跨平台特性，许多模型与框架是基于服务构建的，如基于服务集成分布式资源和数据流分析测试等在本文提出的医疗数据分析模型中，使用服务来连接医疗数据分析模块和医疗数据提取模块医疗数据提取模块作为服务的服务端，实现的方法包括存取数据、数据预处理、序列化等，改进后的模型要求实现指定维度，指定属性数据的读取本文提出的医疗数据分析模块作为服务的客户端，通过服务向数据提取模块请求获取数据，并对数据进行预处理医疗数据分析模块：我们使用开源平台作为医疗数据分析与疾病预测系统实现这一模块是基于的开源癌症数据管理系统，一些临床医学研究使用系统管理和归档数字显微图像，通过向系统中添加特征选择和算法，使用算法对医疗数据
3、进行分析和疾病预测，因此使用的特征选择算法需要基于，可以提高数据分析和疾病预测过程的效率和准确度 2数据分析模块与算法 21算法算法最初是由等人在1995年提出的一种可训练的机器学习算法依据统计学习理论、维理论和结构风险最小化理论，从一定数目的样本信息在学习能力和复杂度（对训练样本的学习程度）中找到最佳折中，以期望获得最好的推广能力（或称泛化能力） 22基于的医疗数据分析模块将分类算法应用到医疗数据分析模块中，进行疾病预测基于的医疗数据分析模块，通过数据交换模块获取原始组数据（患病病人医疗数据和对照组病人数据）通过特征选择过程输入到分类器中进行训练，训练后可以对新的医疗数据进行分析预测 3改进
4、的医疗数据交换模块 31医疗数据交换模块在原始的医疗数据交换模块中，数据请求原语只由4条通信原语组成由原始医疗数据分析模型的3个模块构建，其中在医疗数据分析模块与医疗数据提取模块之间的4条通信原语包括2条请求和2条应答由于医疗数据的维度极大，属性很多，但是在预测某个疾病时，只有很少的一部分属性会对分类预测产生影响这样的全部维度的数据都需要传输，浪费了时间，降低了数据传输效率，影响了医疗数据分析模块的算法效率 32改进的医疗数据交换模块在改进的医疗数据交换模块中，在数据传输协议中增加了4条原语在每条原语中不仅有医疗记录条数的要求，还包括对所请求医疗数据维度和属性的具体说明医疗数据分析模块先请求一
5、小部分全部维度的数据，对这小部分数据进行特征选择然后医疗数据分析模块只请求特征选择出来的对预测相关的属性的剩余所有医疗数据最后通过分类算法进行训练和预测在新的医疗数据交换模块中，大部分数据中只有小部分相关属性被传输到数据分析模块，极大地减少了数据传输总量，也同时增加了分析模块预测算法的效率 4原始模型与改进模型的对比结果 在对改进后的模型进行实验评估时，当系统请求的训练数据总数从100600条变化时，特征选择请求的数据条数均取100条当系统请求的训练数据总数为100条时，改进模型与原始模型的总数据传输时间是相同的，这是因为当系统请求的训练数据总数与改进模型的特征选择请求的数据条数都是100条无
6、论是原始模型还是改进模型，系统发送回来的数据都是100条的全部属性所以，当请求的训练数据总数与进行特征选择的条数相同时，改进模型降级为与原始模型具有相同传输效率但是随着系统请求的训练数据总数的不断增加，改进模型则具有非常明显的优势对改进模型的评估当系统请求的医疗数据总数一定时，随着系统进行特征选择所请求的数据条数变化，总数据传输时间不断增加，传输效率逐渐降低系统第一步进行特征选择所请求的数据条数越小，就会有更少的数据以全部属性传输，也就是说，更多的数据会以更少的属性传输这样，总的数据量变小，医疗数据的传输效率就增大相反，随着系统第一步特征选择所请求的数据条数的增加，总的传输数据量变大，医疗数据的总传输时间也会变长当系统第一步特征选择所请求的数据条数等于需要训练的总数时，全部数据的全部属性都需要传输给，这就使得改进模型降级为与原始模型具有相同的低效率模型系统实验结果表明，改进后的医疗数据交换协议具有更高的数据交换效率，并且医疗数据分析与预测系统进行特征选择时使用的数据量越小，医疗数据的交换效率越高；基于的特征选择算法提高了医疗数据分析系统的效率，并提高了使用算法进行预测分析的效率和准确度 第 5 页 共 5 页免责声明：图文来源网络征集，版权归原作者所有。若侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本站联系，我们将及时更正、删除！谢谢！