基于电子病历挖掘的慢阻肺分期预测研究

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现代医疗数字化技术、大数据技术和医院信息管理系统的发展加快,命名实体识别技术成为了挖掘医疗潜藏价值的关键手段。慢性阻塞性肺疾病是一种染病规模级别与糖尿病、高血压具有同等量级的慢性疾病,有着急性发作频繁和高致残率的特点。慢阻肺的分期诊断缺乏快速准确的诊断方法,需要依靠经验丰富的医生通过病人的临床体征及检查结果等数据综合确定。慢阻肺患者治疗的关键指针是预防阶段高风险病人有效控制危险因素,和在临床诊疗过程中准确地诊断慢阻肺疾病病期从而给予对症治疗。因此,研究慢阻肺电子病历的信息抽取与挖掘对控制慢阻肺疾病难题意义重大。本文针对慢阻肺患者电子病历,通过改进实体抽取模型和结合不同抽取方法进行病历的实体抽取,使用多种机器学习算法对慢阻肺病历数据进行挖掘,构建慢阻肺疾病的辅助分期诊断、风险预警等预测模型,基于预测模型成果设计并开发慢阻肺疾病管理系统。具体工作如下:(1)电子病历的实体识别。在电子病历实体抽取阶段中,存在实体类别过多和长距离文本序列上下文提取困难问题。通过叠加多层BILSTM和空洞卷积网络改进识别模型的结构,以提升识别模型病历文本的上下文信息识别能力。结合改进的识别模型与规则匹配方法分配完成不同的实体类别任务,提升了实体抽取的准确性。(2)慢阻肺挖掘提出辅助分期诊断和风险预警实验。对已结构化的慢阻肺数据进行数据预处理后,使用Logistic回归、支持向量机和随机森林算法构建辅助分期诊断模型并进行评估,发现Logistic回归具有更好的性能表现。使用支持向量机、随机森林和XGBoost构建风险预警模型并进行评估,其中XGBoost模型的综合性能表现最好。(3)设计并开发慢阻肺疾病管理系统。采用B/S模式、Django框架开发慢阻肺疾病管理系统,将本文改进的识别模型、抽取方法、数据处理方法和预测模型嵌入到系统,实现具有电子病历的实体抽取、数据处理、辅助医疗决策和风险预警功能的慢阻肺疾病管理系统。
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