基于醫療大數據環境的疾病預測模型設計

摘要：在大數據時代背景下，為了從海量醫療數據中挖掘出有價值的信息，保證醫生疾病診斷結果的精確性和可靠性，應用大數據挖掘技術完成對基于醫療大數據下的疾病預測模型的構建。首先，介紹了決策支持、數據挖掘、知識發現等大數據挖掘相關技術。其次，從數據集成與清洗、數據填補與降維和模型構建與評價3個方面入手，完成對疾病預測模型的構建。最后，驗證了模型的有效性和可靠性。結果表明：該模型在醫療疾病數據集中取得良好的預測效果，其預測正確率達到77.47%，為醫生診斷患者疾病提供了重要的依據和參考。希望通過這次研究為相關人員提供有效的借鑒和參考。

關鍵詞：醫療大數據疾病預測模型設計

中圖分類號：TP311.13;R44

DesignofDiseasePredictionModelBasedonMedicalBigDataEnvironment

YANGBingqian

HebeiSoftwareInstitute，Baoding，HebeiProvince，071000China

Abstrat：Inthecontextofthebigdataera，inordertoextractvaluableinformationfrommassivemedicaldataandensuretheaccuracyandreliabilityofdoctor’sdiseasediagnosisresults，thisarticleappliesBigDataMiningtechnologytocompletetheconstructionofdiseasepredictionmodelsbasedonMedicalBigData.Firstly，BigDataMiningrelatedtechnologiessuchasDecisionSupport，DataMining，andKnowledgeDiscoverywereintroduced.Secondly，staVwV8ykICmQ3PyKx6ug+MG/W8VRYPXY2lRslJtBFixZk=rtingfromthreeaspects：dataintegrationandcleaning，datafillinganddimensionalityreduction，modelconstructionandevaluation，theconstructionofdiseasepredictionmodeliscompleted.Finally，theeffectivenessandreliabilityofthemodelproposedareverified.Theresultsshowthatthemodelhasachievedgoodpredictiveperformanceinmedicaldiseasedatasets，withapredictionaccuracyof77.47%，providingimportantbasisandreferencefordoctorstodiagnosepatientdiseases.Itishopedtoprovideeffectivereferenceandguidanceforrelevantpersonnelthroughthisstudy.

KeyWords：Medicaltreatment;BigData;Diseaseprediction;Modeldesign

在醫療大數據環境下，數據挖掘技術被廣泛地應用于商業、電信等領域中，并取得了良好的應用效果[1]。但是，目前，數據挖掘技術很少應用于醫療領域中。在信息時代背景下，數據信息呈現出爆炸型增長趨勢，隨著系統軟硬件和信息技術的快速發展，各行各業每天產生海量數據，如何從海量數據中挖掘出有價值的數據是社會普遍關心的問題。醫療行業大力推廣和應用醫院信息系統，導致醫院每時每刻都產生海量醫療數據，在海量醫療數據中，通常蘊含著有價值的信息數據[2]。通過應用數據挖掘技術，可以從海量的醫療數據中挖掘出有價值的數據，為后期醫生臨床診斷提供重要的依據和參考，從而有效地提高醫院的醫療服務水平。為此，本文應用數據挖掘技術完成對基于醫療大數據環境的疾病預測模型的構建，并驗證了該模型的有效性和可靠性。

1大數據挖掘相關技術

1.1決策支持

決策支持理論主要用于對實際決策問題的分析和處理，運用該理論可以實現對決策支持系統的構建。決策支持系統含有人機交互層、模型層、數據層等組成部分。利用該系統可以對復雜問題進行層層剖析，為決策者提供多樣化處理方案，決策者可結合實際應用需求選用最佳方案。總之，通過應用決策支持系統，可以幫助決策者制定最佳決策方案，為后期基于醫療大數據環境的疾病預測模型構建決策的制定提供重要技術支持。

在任何決策過程中，首先，需要明確提出問題并確立目標。這個階段是整個決策過程的起點，它涉及對現實情況的分析，包括問題的本質、解決方案的制訂，以及決策模型和評價指標的規劃。在這個階段，決策者需要清晰地定義問題，并確保目標明確可行。其次，決策分析過程扮演著至關重要的角色。在這一階段，決策者需要選擇適當的決策方法來制定決策方案，并對所有可能的流程和結果進行全面的展示。通過擬定的評價指標，對決策結果進行定性和定量的測評，以便為最終的決策提供充分的依據。隨后是決策評價過程，在這個階段，決策者需要結合自身的工作經驗、工作習慣等主客觀環境因素對決策結果的價值和可行性進行定性和定量的估計，這一步旨在確保決策方案在實踐中的可行性和有效性。最后，綜合分析階段決定了最終的決策方案。在這一步中，決策者需要考慮決策方案的靈敏度、可拓展性及移植到新數據集上的可行性，通過綜合考慮這些因素，決策者可以確定最優的決策方案，并確定其參考范圍。整個決策過程通常是一個反復調試和層層迭代的過程，它涉及人機交互，需要計算機的輔助及人工智能的判斷，以便篩選出效果最佳的決策方案。因此，決策過程不是一種單一的操作，而是一個綜合性的和動態的過程，需要不斷地進行優化和改進。

1.2數據挖掘

數據挖掘主要是指通過對不同結構和類型的海量數據進行挖掘，提取隱含其中的規律、模型等信息。在進行數據挖掘期間，綜合運用了計算機科學等相關專業知識，將統計分析法、專家評價法、機器學習法等多種方法綜合運用于整個數據挖掘過程中，不斷地提煉原始數據中的隱形知識，使其轉變為顯性知識[3]。數據挖掘具體操作如下：實時接收和輸入原始數據，并從原始數據中篩選和提取出有價值的數據項，并進行數據降維、濃縮、除噪等一系列操作，最后對數據模型進行識別和評價[4]。

1.3知識發現

知識發現主要是指從海量數據集中識別出具有價值的信息過程。知識發現的具體操作流程如下：首先，按照一定規則，應用知識發現系統，對存儲在多個顯示數據倉庫中的原始數據進行識別和提??；其次，對提取后的數據進行清洗、噪音剔除等一系列預處理，確保經過預處理后的數據處于可分析狀態，并對預處理后的數據進行挖掘，從而挖掘出深層信息；最后，從深層信息中提取出隱形知識。整個過程綜合運用了計算機科學、數學、人工智能等多科學知識[5]。

2基于醫療大數據的疾病預測模型構建策略

為充分發揮和利用數據挖掘技術的應用優勢，本文利用數據挖掘相關理論，嚴格按照如圖1所示的疾病預測模型構建流程，從數據集成與清洗、數據填補與降維及模型構建與評價3個方面入手，科學地設計相應的預測模型。同時，還要梳理模型構建各個步驟之間的邏輯關系，為后期醫生進行疾病診斷提供一定的輔助性指導作用[6]。

2.1數據集成與清洗

目前，各大醫院在信息化建設方面存在不足，缺乏對醫療數據庫的構建，不利于患者診斷信息的統一化和標準化存儲。電子病歷數據規模大和數據種類多，為后期醫療數據的挖掘和利用增加了難度。所以，在正式分析電子病歷數據之前，需要從以下2個方面入手做好對數據的集成與清洗。

2.1.1數據集成與整合

在進行數據集成與整合期間，結合數據的來源、結構和種類，嚴格遵循相關規律，從邏輯角度，將存儲于不同數據庫的數據集成與整合為統一標準的數據，方便醫生對海量數據有一個整體的認識和把握[7]。

2.1.2數據清洗與規范化

在電子病歷原始數據中，通常含有大量的冗余和無用的噪聲數據，這些噪聲數據的出現通常會對最終數據分析結果產生一定的干擾，從而降低數據分析結果的精確性和高效性。為解決以上問題，需要做好對數據的清洗與規范化處理。在進行數據清洗期間，需要從數據凈化、數據提取、數據除噪等多個環節入手，篩選和刪除異常數據、重復數據、虛假數據等。在進行數據規范化處理期間，需要規范處理數據內容、數據表現形式、數據處理過程、數據分析標準等。在規劃化處理電子病歷的診斷結果、檢驗結果、影像結果等數據內容時，需要利用醫學主題詞表（MedicalSubjectHeadings，MeSH）對最終疾病診斷結果進行科學化分類，為后期借助機器精確化識別和解讀數據打下堅實的基礎。在規范化處理電子病歷處理流程時，需要制定一套行之有效的數據處理流程標準，促使各個數據集處理步驟變得更加標準化和統一化[8]。

2.2數據填補與降維

2.2.1變量選取原則

數據集變量包含以下兩個部分：（1）對于國內外文獻資料中提及的有關數字化X射線攝影系統關聯因素，通過提取該部分關聯因素，可以進一步地擴大分析對象覆蓋范圍，保證預測模型構建的精確性和高效性；（2）對于國內外文獻資料中未提及的某些因素，需要通過后期探測以獲得，通過探究未被證實的關聯因素，并檢驗該關聯因素是否與疾病存在一定的關聯性。

2.2.2缺失數據處理

在構建疾病預測模型期間，一旦出現缺失數據，會導致任務分析過程變得更加復雜和難懂，降低數據挖掘處理效率，甚至還會增加最終分析結果誤差率。通過運用常規統計方法，對缺失數據進行填補，可以降低最終分析結果的偏差。在進行缺失數據填補時，通常選用均值填補法。例如：根據相關文獻記載，對糖尿病視網膜病變存在較高關聯度因素是性別和年齡，為此，將均值填補法應用到統計學中缺失值處理中，并嚴格按照性別、年齡等字段將目標數據劃分為多個子集。首先，將總體數據劃分為兩組數據，并檢驗以上兩組之間是否存在患病統計學差異性。其次，嚴格按照年齡將不同性別的兩組數據進行劃分，然后，檢驗兩組數據之間是否存在明顯的統計學差異性。最后，采用求解平均值方法對每層數據進行填補處理。

2.2.3數據降維

通過進行數據降維處理，可以減小目標數據集的維數，然后，從降維后的數據中，篩選和提取出具有價值的特征向量。對于原始數據而言，通過進行降維處理，可以減小數據維數，促使數據分析過程變得更加簡單化和高效化。此外，通過進行數據降維處理，可以促使醫療數據一目了然，方便后期疾病預測模型構建時選用合適的算法。

在本次研究中，為保證原始數據降維處理效果，主要選用以下3種方法：（1）在整體數據集中，結合各個屬性特征根，對原始數據進行降維處理，通過觀察特征根大小，可以全面地了解和把握各個特征向量對正交處理后的矩陣所做出的貢獻程度，同時篩選和提取出特征根超過1的相關屬性；（2）從原始數據中提取出表示數據特征86%以上的屬性，并對該屬性進行降維處理；（3）運用邏輯回歸法，從各個分類屬性中，降維處理存在顯著差異的屬性。

2.3模型構建與評價

當數據集成、清洗、填補和降維處理結束后，構建出疾病預測模型，并根據本文模型所獲得的預測正確率，評價本文模型的有效性和可靠性。

3基于醫療大數據的疾病預測模型驗證

3.1數據來源

本實驗采用了美國國家糖尿病和消化及腎臟疾病研究所發布的皮馬印第安人糖尿病數據集（PimaIndiansDiabetesDataSet），旨在驗證所提出的模型的有效性和可靠性。該數據集包含了786條樣本，其中，包含了8個不同的特征屬性，展示的前5條樣本如圖2所示。這些特征屬性包括女性的懷孕次數（Pregnancies）、口服葡萄糖耐量試驗后2h的血糖濃度（Gucose）、舒張壓（mmHg）、三頭肌皮褶厚度（mm）、2h的血清胰島素含量（uu/ml）、體重指數（體重（kg）/身高（m）的平方）、糖尿病家系功能及年齡（歲）。每個樣本還帶有一個類別標簽，即指示未來5年是否會患糖尿病，其中，1代表患病，0代表未患病。

3.2實驗分析

在具體實驗期間，將上述實驗數據集劃分為以下2個部分。（1）訓練集。通過運用訓練集，可以對模型決策規則進行有效的構建和提取。（2）測試集。通過應用測試集，可以驗證本文模型的實際應用效果。利用本文所構建的疾病預測模型可以獲得較高的預測正確率，該預測正確率高達77.47%，有效地驗證了本文模型的有效性和可靠性，實驗結果如圖3所示。實驗結果表明：本文模型為醫生后期進行疾病診斷提供了重要的依據和參考，促使醫生工作更加高效化和智能化，解決了患者看病排隊時間長、看病難等問題。總之，本文基于醫療大數據環境應用數據挖掘技術所構建的疾病預測模型具有較高的有效性和可靠性，為幫助醫生診斷和治療糖尿病等各種疾病提供重要的決策支持，有效地提高醫療服務質量和水平。

4結語

綜上所述，為了從海量的醫療數據中挖掘出有價值的數據，本文應用數據挖掘技術，通過數據集成與清洗、數據填補與降維、模型構建與評價等環節，完成對新型疾病預測模型構建。同時，借助二型糖尿病真實醫學數據集，采用實驗的方式驗證本文模型的預測效果。經過驗證，發現本文模型具有預測正確率高、預測效果顯著等特點，不僅為醫生診斷疾病提供有價值的數據，還能保證醫生疾病診斷質量和效果，為疾病的預防、診斷、治療及預后等提供可靠的決策支持，實現了促進醫療大數據知識發現的目的。

參考文獻

[1]高穎，許欣宜，劉洋，等.基于中醫體質的老年人動脈粥樣硬化性心血管疾病預測模型的開發研究[J].中國全科醫學，2024，27（15）：1878-1885.

[2]韓慧，徐平，宋衛東.高齡慢性阻塞性肺疾病穩定期患者近期急性加重風險預測模型構建[J].實用醫學雜志，2023，39（22）：2984-2988.

[3]單文琦，王波，黃青松，等.基于加權層級注意力機制的疾病預測模型[J].中文信息學報，2023，37（1）：97-103.

[4]張翠煥，滿冬梅.基于孕中期臨床資料構建子癇前期疾病預測模型的研究[J].中國衛生標準管理，2024，15（3）：28-33.

[5]季建生，陳夢凡，周夢林，等.構建和驗證基于人口學及臨床特征的妊娠期高血壓疾病預測模型[J].中國婦幼保健，2021，36（21）：4878-4884.

[6]馬愛娟，呂筠，董忠，等.糖尿病患者心血管疾病預測模型的研究現狀[J].中華糖尿病雜志，2024，16（1）：117-126.

[7]漆華妹，胡宇軒，袁正一.一種基于降噪自動編碼器和寬度學習的增量式疾病預測模型[J].電子學報，2023，51（6）：1474-1485.

[8]曹海濤，朱靜，曾海波，等.基于加權平均的腸道菌群特征篩選和疾病預測模型研究[J].生物技術進展，2023，13（5）：798-806.