基于电子病历数据的疾病预测模型构建研究

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基于电子病历数据的疾病预测模型构建研究

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基于电子病历数据的疾病预测模型构建研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-15页
第1章绪论	第15-28页
1.1 研究背景与意义	第15-18页
1.1.1 研究背景	第15-17页
1.1.2 研究目的	第17-18页
1.1.3 研究意义	第18页
1.2 国内外研究现状	第18-23页
1.2.1 国外研究现状	第18-19页
1.2.2 国内研究现状	第19-22页
1.2.3 国内外研究现状述评	第22-23页
1.3 研究内容及技术路线	第23-28页
1.3.1 研究内容	第23-24页
1.3.2 拟解决的关键问题	第24-25页
1.3.3 研究方法	第25-26页
1.3.4 研究思路	第26-28页
第2章相关理论、方法与工具	第28-44页
2.1 数据挖掘相关理论	第28-32页
2.1.1 信息链	第28-29页
2.1.2 决策支持	第29-31页
2.1.3 数据挖掘与知识发现	第31-32页
2.2 相关方法	第32-39页
2.2.1 文献调研法	第32-33页
2.2.2 统计分析法	第33-34页
2.2.3 数据挖掘方法	第34-39页
2.3 数据挖掘工具	第39-44页
2.3.1 Weka	第39-41页
2.3.2 R	第41-42页
2.3.3 SPSS	第42-44页
第3章疾病预测模型构建策略研究	第44-53页
3.1 预测模型构建过程关键问题解析	第44-48页
3.1.1 数据集成与清洗阶段	第44-45页
3.1.2 数据填补与降维阶段	第45-47页
3.1.3 模型构建与评价阶段	第47-48页
3.2 数据集成与清洗方案	第48-49页
3.3 数据填补与降维方案	第49-50页
3.3.1 变量选取原则	第49页
3.3.2 缺失数据处理	第49页
3.3.3 数据降维	第49-50页
3.4 模型构建与评价方案	第50-51页
3.5 疾病预测模型构建策略	第51-53页
第4章电子病历数据疾病预测模型构建实证研究	第53-79页
4.1 数据来源	第53-54页
4.2 数据清洗与规范化	第54-55页
4.3 缺失数据填补	第55-60页
4.3.1 原始数据描述统计	第55-56页
4.3.2 男女患病差异显著性分析	第56-57页
4.3.3 男女不同年龄段患病差异显著性分析	第57-58页
4.3.4 经分层均值填补后数据统计分析	第58-60页
4.4 数据降维处理	第60-68页
4.4.1 根据主成分特征根降维	第61-64页
4.4.2 根据主成分的累计贡献率降维	第64-67页
4.4.3 根据Logistic回归降维	第67-68页
4.5 构建糖尿病视网膜病变预测模型	第68-75页
4.5.1 确定基线精度	第68-69页
4.5.2 构建预测模型	第69-71页
4.5.3 模型评价	第71-75页
4.6 对照实验模型	第75-77页
4.7 讨论	第77-79页
4.7.1 数据填补的讨论	第77页
4.7.2 数据降维的讨论	第77-78页
4.7.3 不同算法的讨论	第78页
4.7.4 预测模型构建的讨论	第78-79页
第5章结论与展望	第79-82页
5.1 研究结论	第79-80页
5.2 研究局限性	第80页
5.3 展望	第80-82页
参考文献	第82-90页
作者简介及科研成果	第90-91页
致谢	第91页

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