基于文本挖掘技术的高血压用药规律研究

• 作者: 李艳红 欧敬民 沈瑞琪
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高血压 文本挖掘 用药规律 TF-IDF 关联规则
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 应用案例
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 2450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.03.030

摘要

大数据时代的来临日益凸显数据挖掘技术的价值.文本挖掘作为数据挖掘的研究分支,对非结构化数据的知识发现有重要意义.高血压患病人群广,发病率高,治疗药物种类繁杂,寻找其中的用药规律,是临床医学的一个重要方向.基于文本挖掘技术,从在线医疗网站获取医患互动论坛数据,进行文本预处理,基于TF-IDF算法发现高血压常用中西药、非药物治疗、并发症用药特点等,结合关联规则算法挖掘"症-药"关系,有益于高血压的临床判断及用药研究.另外,验证了在线医疗网站医患互动数据用于疾病研究的可用性和效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳红	上海财经大学信息管理与工程学院	29	228	8.0	14.0
2	欧敬民	上海交通大学医学院附属新华医院普外科	32	198	6.0	13.0
3	沈瑞琪	上海财经大学信息管理与工程学院	1	1	1.0	1.0