基于WEKA数据挖掘平台的医学数据分类及肾病早期预测

• 作者: 夏开建 王建强 靳勇
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 数据挖掘 WEKA平台 慢性肾病 Random Fores
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 数据资源管理与利用
• 页码范围: 38-40,62
• 页数: 4页
• 分类号: R319
• 字数: 4065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2018.03.012

摘要

目的:随着医院信息化建设的发展,如何从海量医院临床信息挖掘出隐藏的关联数据,为患者提供早期辅助诊断,是目前智能医疗诊断领域热门的研究方向.方法:在WEKA数据挖掘平台的基础上,对慢性肾脏疾病数据进行挖掘分析,并比较不同挖掘算法的分类准确性.结果:对比实验结果表明,较于其他分类器,Random Forest分类器对慢性肾脏疾病数据集具有较好的分类准确性.结论:基于WEKA数据挖掘平台的医学数据最适合肾脏疾病诊断和预测的算法,为后期医疗行业的大数据分析及挖掘提供新思路.