基于Apriori算法的病案首页数据分析

• 作者: 吴锐东 张卯红 董静 赵雯筠
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: R语言 Apriori算法 关联规则 病案首页 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 数据资源管理与利用
• 页码范围: 79-81,105
• 页数: 4页
• 分类号: R197.32|TP391
• 字数: 3017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2018.01.026

摘要

目的:大数据时代,数据成为决策最重要的参考之一.通过抓取病案首页数据,然后通过关联分析,从原始数据中挖掘出有用信息,为管理决策者正确把握医疗形式、客观分析问题,提供准确可靠的医疗统计信息.方法:运用关联规则数据挖掘算法Apriori算法,对2016年病案首页数据的关联性进行分析和挖掘,探索出院科室与性别,病人类型、住院天数、总费用,药费的关联规则,分析住院病人的结构比情况,并分析其结果.结果:对2016年所有出院患者病历首页进行Apriori算法分析,提取一部分有用rule,得到住院病人结构比情况;神经内科、脑梗死与总费用、药费的关联规则;妇产科早孕人工流产(妊娠12周之前),稽留流产,胎膜早破,单胎顺产这几种疾病总费用、药费及住院天数关联情况,并且用不同的图表展现出来.结论:基于Apriori算法关联规则挖掘,可以从海量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息.关联规则挖掘是当前数据挖掘领域中最受瞩目的研究方向之一,具有重要的研究价值和广阔的应用前景[1].