基于数据挖掘技术分析生活习惯对慢性非传染性疾病的影响
基于数据挖掘技术的学生行为分析研究
基于数据挖掘技术的学生行为分析研究在如今这个数字化时代，数据已经变得格外重要，而其中一个重要的应用便是数据挖掘技术。
数据挖掘是一种从数据集合中提取出有价值信息的过程，它利用机器学习、模式识别和统计分析等技术，从大量数据中发现规律和关联性，为 decision-making 提供支持，解决众多实际问题，为人们的决策提供源源不断的商业价值。
在教育领域，数据挖掘技术也格外重要，它可以帮助教育工作者挖掘学生自身的行为模式、学习状态和倾向性，并能够针对这些数据来优化学校的课程设计、学生管理和教学方式。
因此，基于数据挖掘技术的学生行为分析研究已成为热点话题。
一、数据挖掘技术在学生行为分析中的应用数据挖掘技术在学生行为分析中的主要应用是通过数据分析来探究学生的学习行为，包括学生的学习时间分布、学习偏好、学习策略、错题率等，以此为基础，发现一些规律性的关联，并帮助教师优化教学。
在大规模的在线教育系统中，来自大量不同学生的数据变得尤其有价值，通过挖掘这些数据，理解学生的学习过程、习惯和态度，进一步针对不同学生制定更为个性化的教学方案。
二、数据挖掘技术在学生行为分析中的实践案例数据挖掘技术在学生行为分析的实践中有着广泛的应用，我们可以以一个实例来进一步了解这种技术的应用。
在学生遗留问题的解决方面，很多在线高等教育平台使用基于数据挖掘的预测模型来预测学生的成绩、学习时间等，基于这些数据，教师能够有效地了解到每个学生的学习现状，针对性地进行辅导和帮助。
比如在 Coursera 的学分机制中，该平台使用了一个机器学习算法，从大量的学生数据中分析出未来的成绩，并给学生提供了一系列学习建议和模块练习题，大大提高了学生的学习效率和成绩。
三、数据挖掘技术在学生行为分析中的问题和挑战基于数据挖掘技术分析学生行为的过程中，往往会遇到很多挑战和问题，这些问题需要我们不断地去探究和解决。
其中，最大的问题是学生的数据可能涉及个人隐私问题，需要在保障个人隐私的前提下进行有效的数据分析和预测，避免对学生造成伤害。
慢性非传染性疾病相关危险因素调查分析
慢性非传染性疾病相关危险因素调查分析摘要】目的：探讨慢性非传染性疾病相关危险因素，并讨论有针对性的干预防控措施。
方法：采用整群随机抽样的调查方法，对危险因素应用多因素分析的基本方法进行筛查。
结果：研究对象人群中，高血压患病率为18.51%，慢性阻塞性肺病患病率为6.65%，恶性肿瘤患病率为0.89%，冠心病患病率为2.79%，脑卒中患病率为0.78%，糖尿病患病率为2.07%。
慢性疾病危险因素为吸烟、年龄、家族史和超重。
结论：慢性疾病的防控与人们行为习惯和生活方式关系密切，积极引导群众调整饮食结构，戒除不良生活方式，可有效控制慢性疾病的发病水平。
【关键词】慢性非传染性疾病危险因素调查吸烟【中图分类号】R18 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2013）15-0389-02随着我国社会经济的发展和老龄化的越来越严重，以及人民生活水平不断提高的同时，也改变了疾病谱，使得传染病对人类的威胁降低，而慢性非传染性疾病的发病率却逐渐上升，严重威胁了人们的健康。
已有研究资料显示，通过健康教育，对生活方式和不良行为进行改变，可有效延缓或预防慢性疾病的发生。
探讨慢性非传染性疾病相关危险因素，为有效防控慢性非传染性疾病工作提供参考。
1 资料与方法1.1临床资料采用随机抽样调查的方法，从部分社区19～65岁常住人口中进行随机抽取，1个家庭抽取1名，共抽取了720名作为研究对象，男女比例为1:1，调查员经过统一培训，进行入户调查，设计慢性疾病调查表格，按照表格进行调查。
其主要内容包括居住人口学、体育活动与锻炼、体重控制、饮酒情况、吸烟状况、居民对慢性疾病相关知识的知晓率、饮食情况、居民血糖、血压、血脂水平、慢性疾病的患者情况等。
1.2数据测量及慢性疾病诊断标准肺心病、冠心病、糖尿病以患者到医院就诊时医生诊断记录为主；采用标准台式水银血压计现场测定血压；肥胖诊断标准为体重指数大于24kg/m2；高血压的诊断标准为WHO规定最新标准，即舒张压在90mmHg以上，收缩压在140mmHg以上，且近两周内未服用降压药物。
健康医疗大数据健康管理与服务模式创新方案
健康医疗大数据健康管理与服务模式创新方案第一章健康医疗大数据概述 (2)1.1 健康医疗大数据的概念 (2)1.2 健康医疗大数据的特点与价值 (3)2.1 特点 (3)2.2 价值 (3)第二章健康医疗大数据政策环境与现状 (3)2.1 国家政策与法规概述 (3)2.2 我国健康医疗大数据发展现状 (4)2.3 存在的挑战与问题 (4)第三章健康医疗大数据采集与存储 (4)3.1 数据采集方法与技术 (4)3.1.1 采集方法 (4)3.1.2 采集技术 (5)3.2 数据存储与管理策略 (5)3.2.1 数据存储策略 (5)3.2.2 数据管理策略 (6)第四章健康医疗大数据分析与挖掘 (6)4.1 数据分析方法 (6)4.2 数据挖掘技术在健康管理中的应用 (6)第五章健康医疗大数据在健康管理中的应用 (7)5.1 健康风险评估 (7)5.2 慢性病管理 (7)5.3 个性化健康建议 (8)第六章健康医疗大数据在医疗服务模式创新中的应用 (8)6.1 互联网医疗服务 (8)6.1.1 在线咨询与预约 (8)6.1.2 远程医疗服务 (9)6.1.3 互联网医院 (9)6.2 智能诊断与辅助决策 (9)6.2.1 人工智能技术在医疗诊断中的应用 (9)6.2.2 临床决策支持系统 (9)6.3 个性化治疗方案 (9)6.3.1 基于基因检测的个性化治疗 (9)6.3.2 精准医疗 (9)6.3.3 智能康复 (9)第七章健康医疗大数据在医疗资源配置中的应用 (10)7.1 医疗资源优化配置 (10)7.1.1 数据驱动下的医疗资源需求预测 (10)7.1.2 医疗资源调度与优化 (10)7.1.3 医疗资源区域协同 (10)7.2 医疗服务效率提升 (10)7.2.1 智能化医疗服务 (10)7.2.2 优化医疗服务流程 (10)7.2.3 互联网医疗服务 (10)7.3 医疗成本控制 (11)7.3.1 数据驱动的医疗成本分析 (11)7.3.2 医疗成本优化策略 (11)7.3.3 医疗保险管理 (11)第八章健康医疗大数据在公共卫生管理中的应用 (11)8.1 疾病监测与预警 (11)8.2 公共卫生决策支持 (11)8.3 健康教育与宣传 (12)第九章健康医疗大数据安全与隐私保护 (12)9.1 数据安全策略 (12)9.1.1 数据加密存储 (12)9.1.2 数据访问控制 (12)9.1.3 数据备份与恢复 (13)9.1.4 数据传输安全 (13)9.2 隐私保护措施 (13)9.2.1 数据脱敏 (13)9.2.2 数据分类与分级 (13)9.2.3 用户隐私设置 (13)9.2.4 隐私保护技术 (13)9.3 法律法规与伦理规范 (13)9.3.1 法律法规 (13)9.3.2 伦理规范 (14)9.3.3 政策引导与监管 (14)第十章健康医疗大数据健康管理与服务模式创新路径 (14)10.1 健康管理与服务模式创新策略 (14)10.2 政产学研合作模式 (14)10.3 产业生态构建与可持续发展 (14)第一章健康医疗大数据概述1.1 健康医疗大数据的概念健康医疗大数据是指在医疗健康领域，通过电子病历、医疗信息系统、健康监测设备、互联网医疗平台等多种途径收集、整合和处理的巨量数据。
公卫实践技能(二)公共卫生案例分析【终结版】
公共卫生案例分析考试方式：考生应试2个公共卫生案例分析，口试回答问题。
考试时间为20分钟，分值为40分。
一．传染病：1．病种范围：1）鼠疫； 2）霍乱；3）艾滋病；4）病毒性肝炎；5）脊髓灰质炎；6）人感染高致病性禽流感；7）麻疹；8）流行性出血热；9）狂犬病；10）流行性乙型脑炎；11）登革热；12）细菌性痢疾；13）肺结核；14）伤寒和副伤寒；15）流行性脑脊髓膜炎；16）血吸虫病；17）疟疾；18）流行性感冒；19）手足口病。
2．考核要点：1）传染病的基本特征和诊断依据；2）传染病的流行特征； 3）传染病疫情的报告；4）传染病监测； 5）个案调查和处置； 6）暴发疫情的调查和处置；7）传染病的预防；8）传染病突发公共卫生事件的报告与管理； 9）免疫规划。
二．慢性非传染性疾病：1．病种范围：高血压、糖尿病、脑卒中、恶性肿瘤。
2．考核要点：1）慢性非传染性疾病的基本特征和诊断依据； 2）慢性非传染性疾病的行为危险因素；3）慢性非传染性疾病的流行病学调查与监测； 4）慢性非传染性疾病的三级预防及效果评价。
三．职业卫生与职业医学：1．案例范围：尘肺、硫化氢中毒、氯气中毒、一氧化碳中毒、苯中毒、铅中毒、汞中毒、有机磷农药中毒。
2．考核要点：1）职业病诊断原则及报告； 2）职业病危害事件调查与分析； 3）职业病危害因素检测与评价；4）职业健康检查； 5）职业病危害事件现场处置及预防控制措施。
四．营养与食品卫生：1．案例范围：1）营养调查与监测；2）细菌性食物中毒、真菌及其毒素食物中毒、有毒动植物食物中毒、化学性食物中毒。
2．考核要点：1）营养调查与监测； 3）食物中毒事件的判定与报告；3）食物中毒事件的调查与处理；4）食物中毒的预防。
五．环境卫生：1．案例范围：水和室内空气卫生状况及污染事件。
2．考核要点：1）水、室内空气卫生状况调查、监测；2）水、室内空气污染对健康影响的调查、监测与控制对策；3）水、室内空气污染突发公共卫生事件报告、调查、处置及预防。
基于数据挖掘的杨文明教授治疗慢性失眠用药规律研究
基于数据挖掘的杨文明教授治疗慢性失眠用药规律研究胡胜1,杨文明2,3,钱南南1,忻凌2,方妍妍2摘要目的:系统整理杨文明教授临证病案,挖掘其治疗慢性失眠的经验及学术思想㊂方法:从安徽中医药大学第一附属医院杨文明教授专家门诊临床数据库中提取2018年12月 2021年12月就诊的600例病人的病案资料,严格遵循纳入标准和排除标准后获取以慢性失眠为诊断的2949份病案,共涉及314味中药,总应用频次47765次,导出符合要求的病案资料及中药处方形成Excel 表格,运用Microsoft Excel2010㊁SPSS Statistics23.0㊁IBM SPSS Modeler18.0软件进行频次分析㊁聚类分析㊁关联规则分析㊁复杂网络分析㊂结果:通过对2949例次病案进行分析,显示不寐常见的3个证型有肝郁化火证㊁肝气郁结证㊁瘀血内阻证;对2949首处方进行分析,涉及药物共314味,共计47765药次,可得出杨文明教授治疗慢性失眠的常用药物为牡丹皮㊁栀子㊁郁金㊁柴胡㊁黄连㊁赤芍㊁枳壳㊁丹参㊁夏枯草㊁酸枣仁㊁当归㊁川芎㊁百合㊁龙骨㊁牡蛎等;对314味中药性味归经及功效使用频次分析,药性排名前3位依次为寒㊁凉㊁平,药味频次排名前3位依次为苦㊁辛㊁甘,归经排名前3位依次为肝㊁心㊁脾经,功效排名前3位的依次为清热药㊁理气药㊁活血化瘀药,并通过关联规则分析得出22组关联性强的药对,聚类分析则得出6类潜在药物组合㊂结论:杨文明教授治疗慢性失眠经验丰富,独具特色,认为不寐临床多以实证为主,辨证多 从火㊁郁㊁瘀论治 ,以清热泻火㊁疏肝理气㊁活血化瘀为主要治法,并主张昼夜分治,调理安神㊂关键词慢性失眠;中医药;经验用药;数据挖掘d o i:10.12102/j.i s s n.1672-1349.2023.05.008A Study of Professor Yang Wenming's Medication Rules for Chronic Insomnia Based on Data MiningHU Sheng,YANG Wenming,QIAN Nannan,XIN Ling,FANG YanyanGraduate School,Anhui University of Chinese Medicine,Hefei230038,Anhui,ChinaCorresponding Author YANG Wenming,E-mail:******************Abstract Objective:To sort out the clinical medical records of Professor Yang Wenming,and to explore his experience and academic thoughts in treating chronic insomnia.Methods:The medical records of600patients from December2018to December2021were extracted from the clinical database of expert outpatient department of Professor Yang Wenming of the First Affiliated Hospital of Anhui University of Chinese Medicine.A total of2949medical records diagnosed with"chronic insomnia"were obtained after strictly following the inclusion and exclusion criteria,involving314TCM.The total application frequency was47765times,and the medical records and Chinese medicine prescriptions meeting the requirements were exported and formed into Excel tables.Microsoft Excel 2010,SPSS Statistics23.0,IBM SPSS Modeler18.0software were used for frequency analysis,cluster analysis,association rules analysis,complex network analysis.Results:According to the analysis of2949cases of insomnia,the three common syndrome-types were liver stagnation and fire,liver Qi stagnation,and blood stasis.Through the analysis of2949prescriptions,involving a total of314 drugs,a total of47765drugs,it can be concluded that Professor Yang Wenming's commonly used drugs for the treatment of chronic insomnia are Peony bark,Gardenia,Radix Curcumae,Bupleurum,Coptis chinensis,Red Peony Root,Fructus aurantii,Salvia miltiorrhiza, Spica Prunellae,Semen Ziziphi,Radix Angelicae Sinensis,Rhizoma Chuanxiong,Bulbus Lilii,Os Draconis,Oyster,etc.According to the analysis of314TCM flavor channels and frequency of efficacy use,the top3medicinal properties were Han,Liang,and Ping, respectively.The top3drug flavor frequency were bitter,pungent,and sweet.The top3channels were liver,heart,and spleen.The top3 efficacy drugs were heat-clearing drugs,Qi-regulating drugs,and blood-activating drugs to remove blood stasis,and22groups of strongly correlated drug pairs were obtained through association rule analysis,and6categories of potential drug combinations were obtained through cluster analysis.Conclusion:Professor Yang Wenming has rich experience in the treatment of chronic insomnia and has unique characteristics.He thinks that the clinical treatment of insomnia is mainly based on empirical evidence,and the syndrome differentiation is mainly based on"fire,stagnation,and phlegm".The main treatment methods are heat-clearing and fire-purging,sooth the liver and regulate Qi,activate blood and resolve stasis,and advocates day and night separation,conditioning and tranquillity. Keywords chronic insomnia;traditional Chinese medicine;empirical drug use;data mining随着现代生活节奏的加快,人们的工作㊁生活压力基金项目国家中医药脑病循证能力提升及平台建设基金项目(No. 2019XZZX-NB001);安徽中医药大学新安医学教育部重点实验室开放基金项目(No.2020xayx12);安徽省高校协同创新项目(No.GXXT-2020-025)作者单位 1.安徽中医药大学研究生院(合肥230038);2.安徽中医药大学第一附属医院(合肥230031);3.新安医学教育部重点实验室(合肥230038)通讯作者杨文明,E-mail:******************引用信息胡胜,杨文明,钱南南,等.基于数据挖掘的杨文明教授治疗慢性失眠用药规律研究[J].中西医结合心脑血管病杂志,2023,21(5): 805-811.与日俱增,失眠症(insomnia)已成为危害人们身体健康的常见病,流行病学研究表明,全球19%~50%的成年人存在失眠,患病率达10%~20%,其中一半是慢性失眠(chronic insomnia,CI),其影响将随着社会的老龄化而进一步加剧[1]㊂慢性失眠是指每周至少3d 且病程至少3个月的睡眠紊乱,以及由此产生的日间乏力㊁嗜睡㊁心神不安㊁工作效率下降等功能缺损表现[2]㊂现代医学治疗慢性失眠的药物缺乏长期疗效的证据,且长期应用存在不良反应,目前应对慢性失眠尚无理想药物[3]㊂中医学称慢性失眠为 不寐 不得眠 目不瞑 等,历代医家对不寐的论述繁多,治疗方式多样,均在临床中取得显著疗效[4]㊂杨文明教授为国家中医药领军人才 岐黄学者 ,第六批㊁第七批全国老中医药专家学术经验继承工作指导老师㊂在神经系统疾病诊疗中积累了丰富的临床经验,特别是慢性失眠的诊治中心悟独到㊂为更好地总结杨文明教授治疗慢性失眠的用药经验,传承其临证精华,本研究借助数据挖掘这一名医经验整理中公认的研究方法[5-6],对杨文明教授治疗慢性失眠的病案进行多维度的深入剖析,为慢性失眠的中医药临床治疗提供借鉴㊂1资料与方法1.1研究对象在严格遵循纳入标准和排除标准的基础上运用SQL Server管理工具从安徽中医药大学第一附属医院临床病案数据库导出,选取2018年12月 2021年12月安徽中医药大学第一附属医院杨文明教授门诊的慢性失眠病案600例,其中男234例,女366例,男女比例约为4ʒ6,年龄最小者19岁,最大者78岁,初诊年龄(48.04ʃ8.25)岁;涉及诊次2949次,就诊次数为2~8次,平均就诊次数5次㊂1.2纳入标准①西医诊断符合美国睡眠医学会制订的‘睡眠障碍国际分类“第3版(ICSD-3)[7]中慢性失眠的诊断标准,失眠时长超过3个月,发生频率至少每周3次;②中医诊断及证型参照‘失眠症中医临床实践指南(WHO/WPO)“[8]并根据杨文明教授临床辨证经验[9];③就诊的基本信息明确及病案内容完整;④使用中药有效且复诊次数ȡ2次㊂1.3排除标准 ①年龄<16岁,>80岁;②门诊病历及相关信息不全;③心㊁脑及其他脏器严重疾病,如心肌梗死㊁脑梗死㊁肿瘤等;④躯体疾病或其他精神疾病的并发症状,睡眠卫生不良或其他原因(环境改变㊁时差变化综合征㊁倒班工作㊁睡眠呼吸暂停综合征等)引起的睡眠障碍者;⑤未使用中药治疗者;⑥复诊次数< 2次且未见明显疗效者㊂1.4数据标准化与录入参照‘中药学“[10]㊁‘中华人民共和国药典“[11]对294例次目标病案的中药名称等数据进行标准化,及时对数据进行纠错与完善,如 生龙骨 规范为 龙骨 , 灵磁石 规范为 磁石 等,并进行药物功效分类的规范,再建立预处理后的慢性失眠数据库;由2人将纳入病案中病人的就诊时间㊁年龄㊁性别㊁四诊情况㊁中西医诊断㊁中医证型㊁中药及其性味归经㊁功效一并录入Excel2010,并由另1人核对信息的正确性,最后形成杨文明教授治疗慢性失眠处方数据库㊂1.5数据结果分析对纳入病案的诊断㊁证型㊁中药使用频次及性味㊁归经㊁功效等信息分别进行分析㊂①描述性分析:使用Microsoft Excel2010对导出的中医证型㊁中药及其性味㊁归经㊁功效等进行频次㊁频率分析,并形成直观雷达图及条形图;②聚类分析:使用SPSS Statistics23.0软件对使用频次前30位中药进行系统聚类分析,归纳总结用药规律;③关联规则分析:采用IBM SPSS Modeler18.0软件的Apriori算法对使用频数前30位中药进行关联分析,并根据药物关联关系绘制复杂网络图㊂2结果2.1证型频次分布2949份门诊病历中慢性失眠病人常见的中医证型的顺位依次是肝郁化火证㊁肝气郁结证㊁瘀血内阻证㊁痰热内扰证㊁阴虚火旺证,其中肝郁化火证占比为42.93%㊂详见表1㊂表12949例次慢性失眠病案证型频数分布序号证型频数(例次)百分比(%) 1肝郁化火证126642.932肝气郁结证97433.033瘀血内阻证58919.974痰热内扰证98 3.325阴虚火旺证220.752.2治疗慢性失眠用药频次分布纳入慢性失眠病人2949首中药处方,每首处方用药10~20味,中位药味数15味,其中使用频次420次以上的有30味中药,而使用频次900次以上的则有15味中药,依次为牡丹皮㊁栀子㊁郁金㊁柴胡㊁黄连㊁赤芍㊁枳壳㊁丹参㊁夏枯草㊁酸枣仁㊁当归㊁川芎㊁百合㊁龙骨㊁牡蛎㊂其中前30味中药频次及频率见表2㊂表22949例次治疗慢性失眠中药用药(前30味)频次分布序号中药名频次(次)频率(%)序号中药名频次(次)频率(%) 1牡丹皮225776.5316香附88029.842栀子174159.0417茯神85729.063郁金144949.1418石菖蒲83828.424柴胡133545.2719茯苓74725.33(续表)序号中药名频次(次)频率(%)序号中药名频次(次)频率(%) 5黄连128843.6820川牛膝71024.086赤芍123441.8421珍珠母68823.337枳壳120240.7622胆南星66622.588丹参115239.0623竹茹63821.639夏枯草113938.6224远志59720.24 10酸枣仁106836.2225桃仁48916.58 11当归104735.5026红花45015.26 12川芎103635.1327合欢皮44315.02 13百合98933.5428玫瑰花43714.82 14龙骨94031.8829佛手43314.68 15牡蛎93931.8430地龙42214.312.3治疗慢性失眠中药性味归经分布2949首中药处方中共涉及314味中药,314味中药总应用频次47765次,对其性味归经频次分析,发现药性排名依次为寒㊁凉㊁平㊁温㊁热;药味依次排名为苦㊁辛㊁甘㊁酸㊁咸㊂详见图1及图2㊂归经依次排名为肝㊁心㊁脾㊁胃㊁肾㊁肺㊁胆㊁大肠㊁膀胱㊁三焦㊁心包㊁小肠,详见图3㊂图1治疗慢性失眠中药药性分布图2治疗慢性失眠中药药味分布图3治疗慢性失眠中药归经分布2.4治疗慢性失眠中药功效分布将314味中药按照 十三五 规划教材‘中药学“功效分类,共涉及17个类别,其中高频使用的功效有7种,占比约90%,排名依次是清热药㊁理气药㊁活血化瘀药㊁安神药㊁平肝息风药㊁补虚药㊁化痰药,可以发现药物中清热药最多,占24.80%㊂详见图4㊂2.5关联规则分析及复杂网络分析对使用频率前30味中药运用IBM SPSS Modeler18.0软件Apriori 模块进行关联规则分析㊂设置最低支持度为0.3,置信度为1.00,提升度为1.5,最大前项为4,可得到 牡丹皮-栀子 在内的22条关联规则,其中2味药对7组,3味药对10组,4味药对5组药物关联数据,详见表3~表5㊂并运用软件将高频药物(ȡ30次)进行复杂网络分析,粗线㊁细线表示药物之间链接的强弱程度,可得到常用药物关系间的复杂网络图(见图5),边越粗㊁颜色越深表示两节点关系越紧密㊂图4治疗慢性失眠中药功效分布表3治疗慢性失眠高频中药2味药对关联规则分析中药组合(前项ң后项)支持度置信度增益栀子ң牡丹皮0.55 1.00 1.60川芎ң赤芍0.55 1.00 1.60郁金ң柴胡0.57 1.00 1.64龙骨ң牡蛎0.60 1.00 1.64茯苓ң茯神0.55 1.00 1.64赤芍ң牡丹皮0.54 1.00 1.83石菖蒲ң远志0.34 1.00 2.33注:支持度ȡ0.3,置信度=1.00,提升度ȡ1.5,最大前项=2㊂表4治疗慢性失眠高频中药3味药对关联规则分析中药组合(前项ң后项)支持度置信度增益栀子+夏枯草ң牡丹皮0.55 1.00 1.64远志+酸枣仁ң百合0.55 1.00 1.64赤芍+柴胡ң牡丹皮0.56 1.00 1.64丹参+赤芍ң川芎0.58 1.00 1.64地龙+丹参ң川芎0.30 1.00 2.35石菖蒲+茯神ң竹茹0.31 1.00 1.93胆南星+黄连ң竹茹0.30 1.00 1.93远志+黄连ң百合0.54 1.00 1.83郁金+香附ң柴胡0.34 1.00 2.36龙骨+牡蛎ң珍珠母0.30 1.00 2.37注:支持度ȡ0.3,置信度=1.00,提升度ȡ1.5,最大前项=3㊂表5治疗慢性失眠高频中药4味药对关联规则分析中药组合(前项ң后项)支持度置信度增益牡丹皮+栀子+郁金ң赤芍0.54 1.00 1.60香附+佛手+合欢皮ң柴胡0.51 1.00 1.63枳壳+郁金+香附ң柴胡0.55 1.00 1.64石菖蒲+茯神+黄连ң胆南星0.31 1.00 2.37桃仁+红花+丹参ң川芎0.31 1.00 2.36注:支持度ȡ0.3,置信度=1.00,提升度ȡ1.5,最大前项=4㊂图5治疗慢性失眠高频中药复杂网络图2.6聚类分析对杨文明治疗慢性失眠中药使用频率前30味中药用IBM SPSS Statistics23.0数据分析软件进行系统聚类分析,使用组间联接方法进行数据处理,得出谱系图,详见图6㊂在皮尔逊相关性为10位置时,可聚为6类药物:①柴胡㊁郁金㊁香附㊁佛手㊁合欢皮㊁枳壳㊁玫瑰花㊁百合㊁酸枣仁;②珍珠母㊁龙骨㊁牡蛎;③赤芍㊁川芎㊁丹参㊁地龙㊁桃仁㊁红花㊁川牛膝㊁茯苓㊁当归;④牡丹皮㊁栀子㊁夏枯草;⑤黄连㊁远志㊁石菖蒲㊁茯神;⑥胆南星㊁竹茹㊂图6治疗慢性失眠高频中药(前30味)聚类分析树状图3讨论‘内经“中最早提出不寐的病机为阳盛阴衰㊁阴阳失交㊂后代医家在此基础上不断丰富和发展了不寐的病机理论[12],主要涉及5类学说即阴阳学说㊁营卫学说㊁脏腑学说㊁魂魄学说和脑主睡眠学说㊂国医大师葛琳仪认为不寐病机在于脏腑虚弱㊁阴阳失调,提出 调和阴阳㊁疏通道路 为治则,善用癫狂梦醒汤加减治疗慢性失眠[13];周德生教授则认为失眠是营卫之气循行失常的结果,常用栀子豉汤泄卫气有余,桂枝汤补营气不足[14];全国名老中医药专家指导老师王华认为不寐的内涵和本质在于 肝藏魂 的藏象学说,临床以 养肝安魂 为要旨进行治疗[15];于睿教授则认为 心脑共主神明 是人体之神的重点,以 心脑同治 立论治疗不寐[16]㊂杨文明教授在总结各医家对不寐论述的基础上,结合其丰富的临床诊疗经验[9,17-18],提出了不寐病因病机新观点:不寐应当首辨虚实,临床以实证为多见,也可见虚实夹杂者㊂实证多表现为肝火㊁气郁㊁瘀血;虚证多表现为肝肾阴虚㊁虚火扰心,故火㊁郁㊁瘀是不寐的主要病机㊂通过对杨文明治疗慢性失眠的病案基本内容分析可得出,600例病人中,女性占多数,男女比例4ʒ6;病案辨证频次最高的前3位分别为肝郁化火证(42.93%)㊁肝气郁结证(33.03%)㊁瘀血内阻证(19.97%),约占95%㊂流行病学调查显示成年人群中女性失眠占比远高于男性[19],其中以肝郁[20]为主要病因,肝郁化火㊁肝郁气结为主要证型,其中肝郁化火型在临床就诊更多见,临床症状也较肝气郁结型重,多表现为烦躁焦虑㊁易怒多梦,影响日常工作及生活㊂杨文明教授认为女性的生理与肝相关的证候息息相关,一因肝藏血,女子一生中经历经㊁孕㊁产㊁乳,数伤阴血,肝血虚,则肝失濡养,故造成女子气常有余㊁血常不足的特点,气有余便是火致肝郁化火,火热之邪灼伤肝阴,气有余便是火致肝郁化火,火性炎上,内扰神明则心烦不寐或少寐多梦,长期肝郁火旺进一步灼伤肝阴,易致阴虚火旺㊂二因肝主疏泄,喜条达,女性尤其是围绝经期女性常因家庭㊁社会等因素导致情志不疏㊁肝气郁结致肝失疏泄,气机郁滞,气血失调,停滞为病理产物瘀血㊁痰邪㊂血行瘀滞,气血不能上奉,心神失养,以致睡眠不安;痰火内盛,上扰心神,心神不安,则夜寐难安㊂2949份病案中共涉及314味中药,药物使用情况也可直观地得出使用频率最高的前30味中药分别为牡丹皮㊁栀子㊁郁金㊁柴胡㊁黄连㊁赤芍㊁枳壳㊁丹参㊁夏枯草㊁酸枣仁㊁当归㊁川芎㊁百合㊁龙骨㊁牡蛎㊁香附㊁茯神㊁石菖蒲㊁茯苓㊁川牛膝㊁珍珠母㊁胆南星㊁竹茹㊁远志㊁桃仁㊁红花㊁合欢皮㊁玫瑰花㊁佛手㊁地龙㊂其中大部分药物经现代药理学证明具有镇静催眠㊁抗抑郁㊁抗焦虑或神经保护的作用[21-26]㊂进一步分析药物性味㊁归经及功效可以得出:314味药物中药性主要为寒㊁凉㊁平;药味主要为苦㊁辛㊁甘;归经主要归为肝㊁心㊁脾㊂功效主要为清热药㊁理气药㊁活血化瘀药㊁安神药㊁平肝息风药㊁补虚药以及化痰药㊂直观的数据说明了杨文明治疗不寐的治法集中于清热泻火㊁疏肝理气㊁活血化瘀,兼以清热化痰㊁滋阴降火,符合其对于不寐的病因病机的独到见解㊂对使用频率最高的前30味中药进一步行关联规则㊁聚类分析㊁复杂网经分析,总结概括出杨文明教授在治疗不寐中以 火㊁郁㊁瘀 论治的学术思想㊂火,有虚实之分㊂杨文明教授认为不寐实火多为肝郁化火,心火炽盛,虚火主要以肝肾亏虚为主,或肝阴不足致肝阳上亢㊁阴虚火旺,临床不寐虚证相对少见㊂肝火多因情志不畅㊁七情过激致肝气郁滞而化火,证见躁扰不宁,目赤口苦,小便黄,大便不通,舌红,苔黄,脉弦数㊂故采用清肝泻火㊁宁心安神之法,自拟清肝宁神汤(牡丹皮㊁栀子㊁黄连㊁夏枯草㊁茯苓㊁茯神㊁远志㊁百合㊁生龙骨㊁生牡蛎)治疗㊂关联规则分析结果可以得出杨文明治疗不寐的常用药对牡丹皮-栀子-夏枯草,三者联用可以清泻三焦游离之火,清肝泻火㊁宁心安神;珍珠母-龙骨-牡蛎三者联用平肝息风㊁重镇安神;远志-百合联用安神定志㊁清热滋阴,共奏安神之效㊂心肝火旺多因情志失调㊁饮食不节㊁劳逸过度引起㊂心藏神,心神不安则不寐,证见烦躁不宁,少寐多梦,口舌生疮,面目皆红,大便干结,小便黄,舌尖红,脉数,故杨文明教授临床多用自拟泻火安神汤,聚类分析结果中也可以显示第5类为黄连㊁远志㊁石菖蒲㊁茯神,共用可清泻心火㊁宁心安神㊂此外对于阴虚火旺型不寐,多运用知柏地黄丸加减滋阴养心安神,治以滋肾阴㊁清相火则失眠可愈,符合杨文明教授辨治不寐 实火宜清泻,虚火宜滋降 的治则㊂郁,即肝气郁结㊁杨文明教授认为肝主疏泄,喜调达,不寐病人多因郁怒不解㊁忧思气结㊁精神紧张㊁七情内伤,导致肝气郁结,五脏的气机不和所致㊂证见不寐多梦,时寐时醒,心情郁闷,喜太息,嗳气,胁肋疼痛,妇女月经不调,舌淡苔白,脉弦㊂故采用疏肝理气㊁解郁安神之法,自拟疏肝解郁汤:柴胡㊁枳壳㊁香附㊁郁金㊁佛手㊁玫瑰花㊁合欢皮㊁百合㊁当归㊂关联规则可以得出杨文明教授治疗肝气郁结证常用药对香附-佛手-合欢皮-柴胡,以疏肝理气㊁解郁安神,并临床喜用合欢花㊁玫瑰花㊁绿萼梅等花类中药疏肝理气㊁解郁安神㊂聚类分析得出第1类为柴胡㊁郁金㊁香附㊁佛手㊁枳壳㊁合欢皮㊁玫瑰花㊁百合㊁酸枣仁,诸药合用共奏疏肝理气㊁养血缓急㊁解郁安神之功㊂瘀,即瘀血内阻㊂杨文明教授认为瘀血多因久病迁延不愈,或情志不畅,气滞致血行不畅,则血液聚集或溢出而为血瘀,瘀血阻滞致心脉受阻,心神失养,阳不入阴,神不守舍,而致入眠不易,常表现为不寐时轻时重,甚者头痛㊁胸痛时作,痛如针刺,双目可见红丝,大便干,舌质暗红,边有瘀点瘀斑,脉弦,故多采用活血化瘀㊁通络安神之法,自拟活血安眠汤:赤芍㊁川芎㊁枳壳㊁当归㊁柴胡㊁桃仁㊁红花㊁地龙㊁丹参㊁川牛膝㊂关联规则分析中常用药对有丹参-赤芍-川芎,三者联用具有活血化瘀作用,并善用地龙-全蝎等血肉有情之品活血通络;聚类分析也可得出第3类:赤芍㊁川芎㊁丹参㊁地龙㊁桃仁㊁红花㊁川牛膝㊁茯苓㊁当归,具有活血化瘀㊁通络安神之功效㊂同时杨文明教授认为痰火扰心也是临床常见的不寐证型,多因过食肥甘厚腻,烟酒不据,致痰火内生,浊而困阻,久而气机不畅,上扰心神,脏腑阴阳失调,夜间不能眠安,常表现为彻夜难眠,日间困乏,头晕耳鸣,喛气,不思饮食,口苦,大便干结,舌红苔黄腻,脉滑,故杨文明教授临床多运用黄连温胆汤加减,常用石菖蒲-远志药对起到化痰开窍㊁安神定志之功效,聚类分析中第6类以胆南星㊁竹茹合用奏清热除痰㊁泻火安神之功㊂复杂网络图分析更是直观得出关系最为紧密的中药有牡丹皮㊁赤芍㊁黄连㊁茯神㊁郁金㊁酸枣仁㊁夏枯草㊁香附㊁红花㊁枳壳㊁丹参㊁合欢皮㊁柴胡㊁栀子,体现了杨文明教授 从火㊁郁㊁瘀论治 不寐的学术思想㊂杨文明教授还主张昼夜分治㊁调理安神㊂在传统不寐的治疗中,常采用安神之药,但昼夜汤剂不分,然而白天使用安神之品往往导致精神欠佳,以致夜间安神之力不足,睡眠改善不明显,应采取昼夜双方的治疗方式[27]㊂白天应减少镇静安神药,以疏肝理气㊁清肝泻火为主,重用牡丹皮㊁栀子㊁柴胡㊁黄连㊁赤芍㊁夏枯草等,同时加用香附㊁郁金㊁合欢皮㊁川芎等理气开郁之品以助疗效;而夜晚的治疗中,则重视滋阴补虚㊁安神之品,如百合㊁酸枣仁㊁远志㊁五味子等,或联合地黄汤加减治之,并强调失眠较重者可应用龙骨㊁牡蛎㊁珍珠母等重镇安神之品㊂昼间重在祛邪,泻其有余;夜间重在扶正,补其不足,并在此基础上减少病人长期失眠的心理压力,并在实际应用过程中嘱咐病人养成良好的睡眠习惯,少服辛辣刺激和生冷食物以顾护脾胃,以及避免睡前精神刺激等以达到精准调理安神的疗效㊂本研究运用多系统㊁多维度㊁立体化数字化的数据挖掘系统对杨文明教授的临床治疗慢性失眠的辨证经验㊁治疗思路进行分析,总结和学习杨文明治疗失眠的经验,有助于科学地分析名医用药经验,传承学术思想及学术经验并推广使用,为临床实践中失眠的诊疗提供更好的思路及方案㊂参考文献:[1]SUTTON E L.Insomnia[J].Annals of Internal Medicine,2021,174(3):ITC33-ITC48.[2]孙芸,张新军.慢性失眠的病因与临床诊疗研究进展[J].世界睡眠医学杂志,2018,5(8):992-996.[3]MISRA A K,SHARMA P K.Pharmacotherapy of insomnia andcurrent updates[J].The Journal of the Association of Physiciansof 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基于时序数据的健康数据挖掘与应用
基于时序数据的健康数据挖掘与应用一、前言近年来，随着智能化时代的到来和人们对健康的日益重视，健康数据成为一个备受关注的话题。
然而，这些海量的数据如何进行精准的挖掘和分析，并起到实际应用的作用，是很多领域都面临的难题。
本文将从时序数据的角度出发，探讨基于时序数据的健康数据挖掘与应用，希望能为相关研究提供一些参考。
二、时序数据的特点时序数据是指按时间顺序记录的数据，例如各种传感器数据、股票价格、气象数据以及医疗健康数据等均属于时序数据。
时序数据的特点是具有时间依赖性、顺序相关性和动态性。
时间依赖性：时序数据中的数据值都带有一个时间戳，因此可以根据时间戳进行排序和比较，并根据时间戳进行分析和预测。
例如，医疗健康领域中的患者生命体征数据、医疗影像数据、药物治疗数据等都具有时间依赖性。
顺序相关性：时序数据中的各个数据点之间存在顺序相关性，即每个数据点都会受到之前数据点的影响。
例如，气象预测中的历史温度数据可以用来预测未来温度，但是预测结果会受到历史温度数据的影响。
动态性：时序数据通常具有动态性，即在某个时间段内数据可能会发生改变。
例如，人体生命体征数据会随着时间的流逝而发生变化，且病情的变化也会对数据值产生影响。
以上特点决定了时序数据需要采用不同的挖掘和分析方法。
三、健康数据挖掘技术健康数据作为时序数据的重要应用之一，其挖掘和分析方法日益成熟。
健康数据挖掘主要分为以下几个方面：1.生命体征数据挖掘生命体征数据是衡量人体生理状况的指标，包括体温、呼吸率、血压、心率等。
这些数据可以用于患者的诊断、预防和治疗。
生命体征数据挖掘的主要方法是时间序列分析、聚类分析和分类算法。
例如，可以通过对患者生命体征数据进行聚类分析，将患者分类为不同的疾病类型，从而提高病情诊断的准确性。
2.医疗影像数据挖掘医疗影像数据是指医生对患者进行电子信息成像所得到的图像数据。
医疗影像数据挖掘主要包括图像分割、特征提取和模式识别等方法。
例如，可以通过对CT图像进行分割，提取出肝脏区域并计算出肝脏的体积信息，从而辅助医生进行肝脏相关疾病的诊疗。
慢性非传染性疾病流行趋势分析及防控策略建议
慢性非传染性疾病流行趋势分析及防控策略建议慢性非传染性疾病（Chronic Non-Communicable Diseases, NCDs）是指长期发展且进展缓慢的疾病，包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病和肿瘤等。
这些疾病已成为全球健康问题的主要挑战，其对人类健康和经济的影响不容忽视。
本文将就慢性非传染性疾病的流行趋势进行分析，并为防控策略提出建议。
首先，我们需要了解慢性非传染性疾病的流行趋势，以便更好地制定相应的防控策略。
据世界卫生组织的数据显示，慢性非传染性疾病已成为全球主要的死亡原因。
预计到2030年，慢性非传染性疾病将导致全球超过三分之一的死亡，其中80%的死亡将发生在低收入和中等收入国家。
这一趋势主要受到人口老龄化、不健康的生活方式和环境因素等多种因素的影响。
人口老龄化是慢性非传染性疾病流行的重要原因之一。
随着医疗技术的进步和社会福利的提高，人们的平均寿命有所延长，导致老年人口的增加。
老年人群更容易患上慢性非传染性疾病，因此，人口老龄化将进一步推动这些疾病的流行。
不健康的生活方式也是慢性非传染性疾病流行的重要因素。
现代社会的快节奏生活、久坐不动的工作环境和高脂肪、高盐、高糖的饮食习惯等均增加了患上这些疾病的风险。
加之缺乏体育锻炼和不良的社会行为习惯（如吸烟和酗酒等），使得慢性非传染性疾病的流行呈现出不断上升的趋势。
此外，环境因素也对慢性非传染性疾病的流行产生重要影响。
大气污染、水质污染、农药残留和化学物质污染等都与慢性非传染性疾病的发生和发展密切相关。
这些环境因素通过损害身体的免疫系统和内分泌系统，增加了患病风险。
针对慢性非传染性疾病的流行趋势，我们需要采取一系列的防控策略，以减少患病率和死亡率。
首先，提倡健康的生活方式是最基础也是最有效的防控策略之一。
这包括均衡饮食、适量运动、戒烟限酒和压力管理等。
通过改善个人的生活方式，可以减少患病风险，延缓疾病的进展和发展。
其次，教育宣传和普及健康知识也是防控慢性非传染性疾病的关键。
基于数据挖掘的中医治疗糖尿病肾病用药规律分析
基于数据挖掘的中医治疗糖尿病肾病用药规律分析一、概述糖尿病肾病(DiabeticNephropathy,DN)是一种常见的慢性肾脏疾病，其发病机制复杂，涉及多种因素。
随着现代医学的发展，糖尿病肾病的治疗手段日益丰富，但仍然面临着诸多挑战。
数据挖掘作为一种新兴的学科，已经在多个领域取得了显著的成果。
本研究旨在利用数据挖掘技术对中医治疗糖尿病肾病的药物规律进行分析，以期为临床治疗提供有益的参考。
本文首先介绍了糖尿病肾病的基本概念、分类和流行病学特点，然后详细阐述了中医治疗糖尿病肾病的历史沿革、基本理论和治疗方法。
在数据挖掘部分，本文采用了关联规则挖掘、聚类分析等方法，对中药方剂的使用情况进行了深入探讨。
本文对实验结果进行了总结和分析，并提出了未来的研究方向。
1. 糖尿病肾病的背景和现状；糖尿病肾病(DiabeticNephropathy,DN)是糖尿病患者常见的并发症之一，也是导致终末期肾脏病的主要原因。
随着全球糖尿病发病率的不断上升，糖尿病肾病的患病人数也在逐年增加，给患者及其家庭带来了沉重的经济和心理负担。
据统计全球约有40的糖尿病患者患有糖尿病肾病，而这一比例在中国更是高达60。
因此研究糖尿病肾病的发病机制、诊断方法和治疗方法具有重要的现实意义。
糖尿病肾病的发病机制主要包括血糖控制不良、肾小球滤过功能下降、肾小管重吸收功能受损等多方面因素。
长期高血糖会导致肾小球毛细血管基底膜增厚、系膜细胞增生以及肾小球硬化，进而影响肾小球滤过功能。
此外糖尿病患者的肾小管对水、电解质和荷尔蒙的重吸收功能也会受到损害，导致尿毒症的发生。
因此对于糖尿病肾病的治疗，除了严格控制血糖外，还需要针对其特有的病理机制进行综合治疗。
目前针对糖尿病肾病的治疗方法主要包括药物治疗、营养支持、生活方式干预等。
然而由于糖尿病肾病病变的复杂性和多样性，现有的治疗方法往往难以达到理想的治疗效果。
因此如何运用现代数据挖掘技术从海量的临床数据中挖掘出有效的治疗规律，为糖尿病肾病的防治提供科学依据，已成为当前研究的热点领域。
慢性病管理与预警系统中的数据挖掘与分析研究
慢性病管理与预警系统中的数据挖掘与分析研究慢性病是一类在人口中高发的疾病，常见的包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸道疾病和慢性肾脏疾病等。
这些疾病不仅对患者本身的健康造成严重影响，同时也对社会经济产生了巨大负担。
慢性病的日益普遍使得慢性病管理成为一项迫切的任务。
数据挖掘与分析作为一种信息处理技术，可以从大量的慢性病患者数据中提取有用的信息，并为慢性病管理与预警系统提供有效的决策支持。
数据挖掘与分析是通过发现数据中的潜在关系、规律和模式来揭示数据背后的价值。
在慢性病管理与预警系统中，数据挖掘与分析可以利用患者的就诊记录、医疗影像、实验室检验数据等多源数据，通过相关分析、分类、聚类、预测等方法，提取出与慢性病相关的特征和规律。
这些特征和规律可以用于患者风险评估、病情预测、干预效果评估等，从而为慢性病的管理和预警提供科学依据。
首先，数据挖掘与分析可以帮助建立慢性病的预测模型。
通过对大量慢性病患者的临床数据进行挖掘和分析，可以找出与疾病发展相关的变量和规律，建立慢性病的预测模型。
这些模型可以根据个体的风险因素、生活方式、遗传背景等，预测其患病的概率和进展程度。
通过对患者进行个性化的风险评估，医生可以制定出针对性的治疗方案，提前介入，延缓慢性病的进展。
其次，数据挖掘与分析可以帮助进行患者群体的分类和聚类分析。
在慢性病管理中，患者往往具有不同的病因、病程和预后等特点。
通过对大量患者数据的聚类分析，可以将患者划分为不同的亚群体，并发现不同亚群体之间的差异和规律。
这对于制定针对性的治疗策略具有重要意义。
例如，对于心血管疾病患者的分类分析可以发现有高风险的亚群体，并找出其特征和风险因素。
医生可以针对性地对这些高风险患者进行干预，降低其患病风险。
另外，数据挖掘与分析还可以用于慢性病的干预效果评估。
在慢性病管理中，医生通常会对患者采取一系列干预措施，包括药物治疗、生活方式干预等。
通过对患者数据的分析，可以评估这些干预措施的效果，并及时调整治疗方案。
基于机器学习的数据挖掘差异性分析技术研究
基于机器学习的数据挖掘差异性分析技术研究数据分析是当今社会发展中的重要工具，其在各个行业的应用也日益普及。
数据挖掘是其中一项重要的技术，指通过对大量数据进行分析和挖掘，发现并提取其中的价值信息。
在实际使用中，不同类型的数据存在着巨大的差异性，如何对这些不同数据进行有效的挖掘分析，是一个亟待解决的问题。
因此，基于机器学习技术进行数据挖掘差异性分析的研究显得极为重要。
一、差异性分析技术的研究意义在实际数据分析应用中，用户需要的往往是数据之间的差异性分析及其情况的绘制、呈现与分析。
例如，在医学领域中，对不同病例的多项指标进行差异性分析可以有效地发现并预测疾病的发展趋势和治疗效果；在商业领域中，根据消费者的性别、年龄、收入、地域等因素进行分析，可以帮助企业了解客户群体的消费需求和喜好，以便开展精细化运营。
二、机器学习在差异性分析中的应用差异性分析技术常用的方法有如下几种：t检验、方差分析、卡方检验等。
传统的统计方法主要是基于假设检验来进行差异性分析的，因此其对数据的前提假设比较严格，且易受到采样误差和局限性的影响。
针对以上问题，机器学习技术成为差异性分析的重要工具之一。
1.聚类分析聚类分析是机器学习在数据挖掘中的常用技术之一，常用于对数据进行分类或聚类。
根据不同的算法和参数设置，聚类分析可以将数据样本分成多个不同的组，其中每个组中的样本具有相似的特征和属性。
2.决策树分析决策树分析是机器学习在差异性分析中的另一项重要应用。
通过对数据的训练和学习，决策树可以自动绘制出多个决策节点，每个节点对应一个属性或特征，以此来区分和分类数据样本。
3.支持向量机支持向量机是一种常用的机器学习算法，适用于二分类以及多分类问题。
其通过利用高维空间中的超平面来划分不同类别的样本，以此来实现差异性分析。
三、机器学习差异性分析的应用案例基于机器学习技术进行数据挖掘差异性分析已在不同行业和领域中得到了广泛应用。
以下列举一些典型案例：1. 医学领域利用聚类分析技术，对不同慢性疾病的病例进行比较和分类，以此来分析慢性病的发病规律、病例间的差异性和治疗效果等问题。
基于机器学习的慢性病预测模型的研究与应用
基于机器学习的慢性病预测模型的研究与应用一、研究背景与意义慢性病是全球范围内的重大健康问题，其长期持续的发展和复发性特点使其对个人和社会造成了巨大的负担。
随着人们生活水平的提高和环境因素的不断变化，慢性病的发病率呈上升趋势，给人们的健康和社会经济发展带来严重影响。
通过慢性病的预测模型研究与应用，可以为个人提供早期发现、早期干预的机会，对于减少慢性病的发生频率、改善人民健康水平具有重要意义。
二、现状分析1. 机器学习在慢性病预测中的应用随着机器学习算法的不断发展和成熟，其在慢性病预测中的应用也日益广泛。
例如，支持向量机、决策树、随机森林等算法可以有效地从大量复杂的数据中提取特征，并建立准确的预测模型。
利用机器学习算法进行慢性病预测，可以提高预测准确率和预测效果，有助于实现个性化的预防和管理。
2. 机器学习在慢性病预测模型中的挑战尽管机器学习在慢性病预测中取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战。
慢性病本身具有复杂的发病机制和多因素的影响，需要综合考虑遗传因素、生活方式、环境因素等多个因素的影响。
现有的数据集常常存在数据不平衡、缺失值等问题，这对机器学习算法的训练和预测带来了困难。
由于慢性病数据的个体差异性和长期性，如何准确地预测个体的慢性病发展趋势仍然是一个挑战。
三、存在问题分析1. 数据质量问题目前慢性病预测模型中常用的数据集往往存在质量问题，如数据不平衡、缺失值等。
数据不平衡会导致模型的训练结果偏向多数类，对少数类的预测效果较差；而缺失值则会影响模型的训练和预测结果。
2. 特征选择和提取问题慢性病的发病机制较为复杂，需要充分考虑多个因素的影响。
目前常用的特征选择和提取方法对于复杂和高维度的数据集来说存在一定的局限性，无法充分挖掘数据中的信息。
3. 模型的准确性和鲁棒性问题慢性病预测模型需要具有较高的准确性和鲁棒性，才能在真实世界中有效应用。
然而，现有的模型往往存在过拟合、欠拟合等问题，对于新的数据预测效果不佳。
基于数据挖掘的个性化健康管理系统设计与实现
基于数据挖掘的个性化健康管理系统设计与实现随着移动互联网的快速发展和人们对健康生活的重视，个性化健康管理系统成为了满足用户需求的重要工具之一。
本文将介绍一种基于数据挖掘技术的个性化健康管理系统设计与实现的方法。
一、系统概述个性化健康管理系统是一种将人们的健康数据进行整合、分析和挖掘，并提供个性化的健康管理建议的系统。
该系统基于用户的个人健康数据，使用数据挖掘算法进行分析和挖掘，以预测用户的健康风险和提供有效的健康管理方案。
二、系统设计1. 数据收集与整合个性化健康管理系统需要从多个数据源收集用户的健康数据，包括医疗记录、健康问卷调查、生理指标监测等。
这些数据需要通过数据清洗和预处理过程进行整合和标准化，以便进行后续的数据挖掘分析。
2. 数据挖掘算法选择选择适合的数据挖掘算法对用户的健康数据进行分析和挖掘。
常用的算法包括决策树、聚类分析、关联规则挖掘等。
根据系统需求和数据特点，结合算法的性能指标，选择合适的算法进行数据挖掘。
3. 健康风险预测通过数据挖掘算法对用户的健康数据进行分析，可以预测用户的患病风险和生活习惯对健康的影响。
系统可以根据用户的数据和历史记录，预测用户可能面临的健康问题，并提供相应的应对策略和建议。
4. 个性化健康管理建议根据用户的个人特征和挖掘的数据，系统可以生成个性化的健康管理建议。
这些建议可以包括定制的健身计划、饮食推荐、生活习惯调整等，帮助用户保持健康的生活方式。
5. 智能推送与反馈个性化健康管理系统通过与用户的交互，不断学习和更新用户的健康数据，提供更加精准和有效的个性化建议。
系统可以根据用户的反馈和实际情况，调整和优化推送的内容，提高用户的满意度和参与度。
三、系统实现个性化健康管理系统的实现需要结合各种技术和工具，包括数据库管理系统、数据挖掘算法库、前端开发技术等。
1. 数据库管理系统个性化健康管理系统需要建立一个适合存储和管理健康数据的数据库系统。
可以通过关系型数据库或者NoSQL数据库来存储用户的健康数据，并提供相应的数据查询和管理功能。
机器学习技术在慢性疾病预防与管理中的应用
机器学习技术在慢性疾病预防与管理中的应用随着互联网的发展，机器学习技术在各个领域中不断应用，其中医疗保健领域是其中的一个。
慢性疾病是人们生活中难以避免的问题，如何对已经患上慢性疾病的患者进行监测和管理，是医生和病人都面临的挑战。
但是，机器学习技术的出现给慢性疾病的监测和管理带来了新的思路和方法。
慢性疾病是指持续时间较长、发展比较缓慢的一类疾病，例如高血压、糖尿病、心脏病等。
患上慢性疾病的患者需要进行长期的治疗和监测，而这个过程需要大量人力和物力，容易造成医疗资源和时间的浪费。
机器学习技术可以通过收集患者的生理数据、病史、诊断结果和治疗计划等信息，并将这些信息进行分析、整合和预测，从而提高疾病的监测和管理效率。
机器学习技术可以通过多种方式进行慢性疾病的预测和监测。
例如，通过收集患者的身体生理数据，如血糖、血压、心率等指标，以及运动量、饮食习惯等相关信息，建立相应的模型并进行训练。
这些模型可以通过监测患者的生理指标，提前发现患者身体出现的变化，并给出相关的预测和诊断。
另外，机器学习技术还可以通过分析病人的医疗历史数据、症状等信息，建立相应的监测模型，通过对患者的监测，及时发现患者的病情，并根据预测结果给出相应的治疗建议。
机器学习技术在慢性疾病管理中的应用还可以帮助医生和病人进行个性化治疗。
在传统的治疗方式中，医生通常会给出一份治疗方案，并根据这个方案进行治疗。
但是，不同的患者在进行治疗时，可能会产生不同的反应，因此需要对治疗方案进行个性化的调整。
机器学习技术可以通过分析患者在治疗过程中的生理数据、病史、诊断结果等信息，建立患者个性化的模型，并给出相应的治疗方案。
除了帮助医生和患者进行个性化治疗和预测外，机器学习技术还可以帮助医生对慢性疾病进行风险评估和治疗计划的制定。
例如，通过患者的生理指标、年龄、性别等信息，建立相应的风险评估模型，预测患者未来患上慢性疾病的概率，并根据这些结果制定相应的治疗计划。
健康数据挖掘与分析在慢性病预防中的应用
健康数据挖掘与分析在慢性病预防中的应用慢性病是指发生在长期或终身期间的常见疾病，如心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等。
慢性病的高发与病死率对全球健康构成了严重威胁。
为了改善慢性病的防治效果，健康数据挖掘与分析应用于慢性病预防成为一种非常具有潜力的解决方案。
本文将探讨健康数据挖掘与分析在慢性病预防中的应用，并介绍相关的方法与技术。
一、健康数据挖掘的意义与挑战健康数据挖掘是指从各种健康相关数据中提取有价值的知识和信息的过程。
它可以帮助医疗机构和政府部门更好地理解患者的健康状况，识别潜在的健康风险因素，并采取相应的预防措施。
然而，健康数据挖掘在慢性病预防中面临一些挑战。
首先，健康数据的多样性和复杂性使得挖掘过程变得困难。
健康数据包括医疗记录、生物传感器数据、基因组学数据等，这些数据具有不同的结构和语义。
如何有效地整合这些数据，并从中获得有用的信息，是一个重要的问题。
其次，健康数据的隐私和安全性问题需要得到解决。
在慢性病预防中，涉及到个人的健康信息，如果不妥善地保护这些信息，可能对个人隐私造成侵害。
因此，健康数据挖掘应该遵守相关的隐私保护法规，并采取相应的安全措施。
最后，健康数据挖掘需要在法律与伦理框架下进行。
医疗行业具有相对严格的法律与伦理要求，因此在进行健康数据挖掘时，必须遵守相关规定，确保数据的合法使用。
二、健康数据挖掘与分析的方法与技术健康数据挖掘与分析基于大数据和人工智能技术，使用各种算法和模型来发现数据中的模式和规律。
以下是几种常见的方法与技术。
1. 数据预处理：健康数据通常存在噪声和缺失值等问题，因此需要进行数据预处理。
常用的预处理方法包括数据清洗、缺失值填充和异常值检测等，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据挖掘算法：常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类与回归、聚类分析等。
关联规则挖掘可以发现不同健康因素之间的关联关系，帮助识别潜在的健康风险因素。
分类与回归可以预测个体的患病风险，提供个性化的预防建议。
基于大数据技术的慢性病风险预测及预防研究
基于大数据技术的慢性病风险预测及预防研究研究题目：基于大数据技术的慢性病风险预测及预防研究摘要：慢性病是全球范围内一个严重的健康问题，对个人和社会造成了巨大的负担。
因此，针对慢性病的风险预测和预防成为了研究重点。
本文旨在探讨基于大数据技术的慢性病风险预测及预防研究，提出了一个新的研究方案，并通过数据分析和结果呈现验证了该方案的有效性。
最后，我们得出了结论并进行了讨论，指出了未来研究的发展方向。
1. 研究问题与背景慢性病已成为全球健康领域的主要挑战之一。
早期的慢性病预防和干预对于减轻负担和提高生活质量至关重要。
然而，现有的慢性病预防方法仍然存在一些局限性，如数据不足、预测准确度低等。
因此，本研究旨在利用大数据技术来改进慢性病风险的预测和预防。
2. 研究方案与方法本研究采用了以下步骤来解决研究问题。
首先，收集相关的临床数据和慢性病患者的生活方式数据，并进行预处理。
其次，应用机器学习算法，如支持向量机和随机森林，建立慢性病风险预测模型。
然后，利用交叉验证和验证集评估模型的性能。
最后，根据模型的结果提出相应的预防措施。
3. 数据分析和结果呈现通过收集的数据，我们建立了慢性病风险预测模型，并评估了模型的性能。
结果显示，我们的模型在预测慢性病风险方面具有较高的准确度和召回率。
此外，模型还提供了不同风险水平个体的生活方式指导。
4. 结论与讨论本研究通过提出基于大数据技术的慢性病风险预测及预防研究方案，有效地改进了慢性病的预测准确度和预防方法。
此外，我们的研究结果还表明，生活方式对于预防慢性病具有重要作用。
然而，本研究还存在一些局限性，如数据来源的限制和样本大小的限制。
因此，在未来的研究中，应进一步完善数据收集和模型优化，以提高预测的准确性和应用的可行性。
总结：本研究基于大数据技术，提出了一个新颖的慢性病风险预测及预防研究方案，并通过数据分析和结果呈现验证了该方案的有效性。
该研究为慢性病预防和干预提供了可靠的依据，并为未来的研究提供了发展方向。
基于大数据的慢性疾病模型研究
基于大数据的慢性疾病模型研究随着大数据技术的持续发展，其在医疗领域中的应用也日益广泛。
本文将探讨基于大数据的慢性疾病模型研究，以及其在医疗实践中的潜在价值。
本文将首先介绍慢性疾病的定义和特征，接着探讨大数据在慢性疾病模型研究中的应用，最后分析大数据对慢性疾病管理的潜在影响。
一、慢性疾病的定义和特征慢性疾病指那些持续时间较长、进展缓慢、发展程度多样化的疾病。
常见的慢性疾病包括糖尿病、高血压、心脏病、中风、癌症等。
这些疾病通常是由于长期的不良生活习惯、遗传因素以及环境因素引起的。
二、大数据在慢性疾病模型研究中的应用1. 数据收集与整合大数据技术可以有效地收集、整合和处理来自医疗机构、健康监测设备、社交媒体和其他渠道的海量数据。
通过分析这些数据，研究者可以更好地了解患者的生活方式、遗传背景、就诊记录等，从而揭示慢性疾病的潜在机制。
2. 数据分析与建模利用大数据技术，研究者可以构建复杂的慢性疾病模型，并通过数据分析来验证和改进这些模型。
例如，通过分析大规模的糖尿病患者数据，可以建立一个预测糖尿病并发症风险的模型，并为医生提供个性化的治疗建议。
3. 数据挖掘与预测大数据技术可以帮助研究者挖掘患者的潜在信息和规律。
通过对大量患者数据的挖掘，研究者可以预测慢性疾病的发展趋势，并为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
此外，大数据还可以帮助发现新的治疗方法和药物，加速慢性疾病的研究和创新。
三、大数据对慢性疾病管理的潜在影响1. 个性化治疗基于大数据的慢性疾病模型可以根据患者个体的特征和疾病状态，为医生提供个性化的治疗建议。
这将有助于提高治疗效果和患者的生活质量。
2. 早期预防和干预大数据的应用可以帮助医生提前预测患者慢性疾病的发展趋势，从而采取相应的预防和干预措施。
例如，通过分析患者的生活方式和遗传背景，研究者可以预测患者患心脏病的风险，并推荐相应的生活方式改变和药物治疗。
3. 健康管理和监测大数据技术可以实时监测患者的健康状况，并提供持续的管理和指导。
基于数据挖掘技术探讨巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的经验总结
基于数据挖掘技术探讨巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的经验总结基于数据挖掘技术探讨巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的经验总结慢性肾小球肾炎（chronic glomerulonephritis，CGN）是一种慢性肾小球间质及肾单位炎症，常见于青壮年。
与其他病变不同，其临床表现多样，容易被误诊，并且治疗效果不佳。
巴元明教授作为国内肾脏病领域的权威，多年来致力于慢性肾小球肾炎的治疗研究，积累了丰富的经验。
本文将利用数据挖掘技术对巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的经验进行总结和分析。
首先，数据挖掘技术需要大量的数据支持。
我们收集了巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的患者数据，包括基本信息、临床表现、实验室检查结果和治疗方案等。
通过对这些数据进行清洗和整理，建立了一个可供分析的数据集。
接下来，我们使用数据挖掘技术中的关联规则分析，探究巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的关键因素。
通过对患者的基本信息和治疗方案的交叉分析，我们发现年龄和治疗时间是影响治疗效果的重要因素。
年轻患者更容易获得较好的疗效，而长期规范的治疗时间能够显著提高治疗成功率。
此外，巴元明教授在治疗方案的选择上倾向于个体化，根据患者的不同病情制定个体化的方案。
数据挖掘分析结果表明，巴元明教授在治疗方案的制定上更关注患者的肾小球滤过率（glomerular filtration rate，GFR），并采取不同的药物组合和剂量进行治疗。
另外，我们还通过数据挖掘技术分析了巴元明教授在慢性肾小球肾炎治疗中使用的药物。
结果显示，利尿剂、抗炎药和免疫抑制剂是他使用频次较高的药物。
此外，他还倡导患者进行生活方式的调整，如戒烟、控制饮食，并鼓励患者进行适度的运动。
最后，我们对巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的疗效进行了评估。
数据挖掘结果显示，巴元明教授的治疗方案在提高患者肾功能、减少蛋白尿、改善临床症状等方面取得了显著的成效。
综上所述，基于数据挖掘技术的分析总结显示，巴元明教授治疗慢性肾小球肾炎的经验非常宝贵。
“大数据时代”下慢性病防控新模式的研究进展
“大数据时代”下慢性病防控新模式的研究进展
解夕黎;孙明;贾雯涵;皮静波;马亚楠
【期刊名称】《中国全科医学》
【年(卷),期】2022(25)22
【摘要】我国慢性非传染性疾病防控仍面临慢性病患病率持续上升、患者防治依从性差及个体化诊疗开展率偏低等挑战。
“大数据时代”的到来为突破慢性病防控“瓶颈”、解决慢性病防控中的突出问题提供了创新模式。
本文简述了“大数据”的概念与特征,概述了“大数据”对慢性病防控的重要意义,并结合“大数据”在国内外慢性病防控中的应用情况,介绍了将“大数据”运用于慢性病风险预测及慢性病防控平台建设所取得的效果。
在此基础上,通过对现有基于“大数据”的慢性病风险预测模型及慢性病防控平台的优势与局限性进行梳理,提出有助于提高模型解释力和优化平台建设的建议,旨在为智能化慢性病防控工作的深入开展提供参考与依据。
【总页数】4页(P2811-2814)
【作者】解夕黎;孙明;贾雯涵;皮静波;马亚楠
【作者单位】中国医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室;中国医科大学公共卫生学院环境毒理学教研室
【正文语种】中文
【中图分类】R-056;R36
【相关文献】
1.以健康管理促慢性病防控探索中国特色医改新模式
2.从防控主体出发的社区慢性病防控策略探讨
3.利用EHR/EMR数据的慢性病防控临床研究进展
4.慢性病防控需建长效机制--农工党关注慢性病防控纪实
5.新型冠状病毒肺炎疫情防控常态化下消化内镜感染防控的研究进展
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摘 要 ：通过数 据挖掘 的方法分析 了某大 学健 康体检数据 ， 以对慢性疾病 的发展进行 必要的预 防 ， 实施 有效 干预 ， 时 及 控 制危险 因素 。方法是选取 ２ 年的体格检 查数据 ， １ ７ 人体检数 据进行分析 。结果表 明 ， 对 ４０ 慢性 非传染性疾病 与人 的 日 常生活 、 膳食 营养、 生活 习惯等 紧密相 关， 年龄 、 婚姻状 况、 烟酒嗜好 、 膳食 习惯 以及运 动状 况 、 工作强度 等分别 为各 主要 疾病的相 关影 响因素。所 以， 改善不 良生活方式和 习惯 ， 高 自我保健及 防护能力 ， 强慢性病 的防治 ， 改善 生活质量 提 加 是
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０ 引言
根 据对现在 的人类疾病种类 的统计 ， 占主导地位 的是 慢性 非传染 性疾病（ Ｉ性病 ） 简称 曼 ， 而对人 类危害最大的也是慢性病 ， 同时它也 成为全世 界致死和 致残 的首 位原 因。在 ２０ 年第 四 ０８ 次疾病死 亡率 调查显 示 ， 区居民慢性病 患病 率 （ 地 按病 例数计
的 关键 。
关键词 ：数据挖掘 ；慢性 非传 染性 疾病 ；生活 习惯 ；影响 因素
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（． １ 新疆 医ຫໍສະໝຸດ 大学高等职业技术学院，新疆 乌鲁木 齐 ８０５ ；２ 新疆医科大学 医学工程技术学院） ３０４ ．
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