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健康的慢性病。隨著我國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，且向低齡化發(fā)展。最新調(diào)查顯示，我國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，也為家庭和社會帶來了沉重的負(fù)擔(dān)。因此，預(yù)防和控制2型糖尿病

2、的發(fā)生，對于節(jié)約醫(yī)療資源、降低我國醫(yī)療支出具有重要戰(zhàn)略意義。
　　本研究基于數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)和分類器評估等相關(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，針對單一分類器的局限性，本文綜合比較多個(gè)分類器(包括決策樹C5.0，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī))的優(yōu)勢和劣勢，運(yùn)用多個(gè)評估工具進(jìn)行模型的預(yù)測性能評價(jià)和質(zhì)量評價(jià)，通過比較獲得適合2型糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的最優(yōu)參數(shù)下的最佳分類器；第三，針

3、對模型的可操作性和實(shí)用性，本文運(yùn)用決策樹C5.0算法，分別在簡單個(gè)人水平、簡單臨床和復(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)療臨床決策中對分類精度和算法穩(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、分類效果最佳的數(shù)據(jù)挖掘模型。模型的評估結(jié)果表明，在單一分類器中，決策樹C5.0模型在復(fù)雜臨