基于随访跟踪的手术疗效分析平台设计

论文摘要

随着医院信息化的进程，医院信息的积累越来越丰富，为医学研究提供了极大方便，亦极具价值。但目前，对这些信息的研究、利用还远不能令人满意。本文的主要研究工作是以医院信息系统的临床信息为数据源，在获取患者出院后相关信息的随访跟踪基础上，构建半自动化的、基于随访跟踪的手术疗效分析平台——OEAP，为临床、教学、科研提供疗效分析，辅助医生更好地选择手术治疗方案。OEAP的设计，是将随访跟踪获取的病患出院后的信息，与患者在住院期间，医院信息系统中的相关病历信息及医嘱信息有机结合，利用数据挖掘技术进行数据预处理，形成相应医嘱序列、治疗方案，构建相应知识库，以生存率权重优先，提供可选择的治疗方案序列，以支持医护人员的决策。本文在病案统计生存率计算公式基础上，提出一种改进的生存率计算公式，对传统的生存率计算加入了生存质量权值。与原计算公式比较，新的算法可从生存时间和生存质量对治疗方案给出更加全面的综合评价。本文的实现案例以直肠癌患者出院后的健康状况为特例，可得到四种排序较高的治疗方案，进而对后续病患治疗方案的选取、调整，医护人员的决策具有极大的辅助作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究内容
• 第二章 相关技术
• 2.1 决策支持系统概述
• 2.1.1 DSS 的概念
• 2.1.2 DSS 系统的基本功能
• 2.1.3 DSS 系统的组成
• 2.1.4 DSS 系统的体系结构
• 2.2 临床决策系统
• 2.2.1 临床决策系统的概念
• 2.2.2 临床决策系统辅助医疗决策的途径
• 2.2.3 决策支持系统的种类
• 2.2.4 DSS 所运用的知识
• 2.2.5 医疗决策支持系统中的基本方法
• 2.2.6 临床决策系统的组织
• 2.3 数据挖掘
• 2.3.1 数据挖掘功能
• 2.3.2 数据挖掘技术
• 2.4 本章小结
• 第三章 手术疗效分析平台设计
• 3.1 系统结构设计
• 3.1.1 体系结构
• 3.1.2 数据源
• 3.2 数据预处理
• 3.2.1 数据清理
• 3.2.2 数据归约
• 3.3 随访跟踪
• 3.3.1 随访的概念及意义
• 3.3.2 发展与现状
• 3.3.3 随访功能设计
• 3.4 生存率及生存质量分析
• 3.4.1 生存率的概念
• 3.4.2 生存率分析方法的发展
• 3.4.3 术语及基本概念
• 3.4.4 生存率分析
• 3.4.5 影响生存质量因素分析
• 3.4.6 改进的生存率计算公式
• 3.5 治疗方案知识库
• 3.5.1 规则的表示
• 3.5.2 知识库的构建
• 3.6 本章小结
• 第四章 手术疗效分析实例
• 4.1 数据准备
• 4.2 数据预处理
• 4.2.1 数据清理
• 4.2.2 数据转换
• 4.3 随访跟踪
• 4.4 治疗方案知识库
• 4.5 本章小结
• 第五章 结语
• 参考文献
• 致谢