【摘 要】
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鉴于传统抽样调查掌握疾病合并症和疾病模式的成本高、不能覆盖全样本、时效性差等局限性,基于真实数据、区域内全样本的健康医疗数据疾病模式分析在医疗辅助决策中发挥日益重要作用.本文利用健康大数据分析平台,慢病分析模块的Apriori算法对T2DM住院患者进行疾病模式分析.结果表明,T2DM住院患者中原发性高血压患病率最高(39.38%),比1991-2000年回顾性抽样调查的结果高了8%.不同性别、年龄
【机 构】
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电子科技大学大数据研究中心;电子科技大学计算机科学与工程学院 电子科技大学大数据研究中心
【出 处】
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2017(第十二届)中国卫生信息技术交流大会
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鉴于传统抽样调查掌握疾病合并症和疾病模式的成本高、不能覆盖全样本、时效性差等局限性,基于真实数据、区域内全样本的健康医疗数据疾病模式分析在医疗辅助决策中发挥日益重要作用.本文利用健康大数据分析平台,慢病分析模块的Apriori算法对T2DM住院患者进行疾病模式分析.结果表明,T2DM住院患者中原发性高血压患病率最高(39.38%),比1991-2000年回顾性抽样调查的结果高了8%.不同性别、年龄的T2DM住院患者随着并发症个数的增多,提升度>1的伴随疾病的数量也在增加,多并发症时伴随疾病累及多系统,且存在差异性伴随疾病或同系统疾病的不同程度演进.本研究为患者全面了解疾病,为医务人员医疗辅助决策提供重要参考.
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