基于大数据下2型糖尿病及并发症患者就诊信息的挖掘

基于大数据下2型糖尿病及并发症患者就诊信息的挖掘

随着人们生活方式和食品结构的变化，糖尿病已成为全球范围内公共卫生问题。在中国，2型糖尿病已成为常见慢性病之一。随着医疗技术和生物医学研究的进步，大数据的应用也逐渐成为了医学领域的研究热点之一。本文基于大数据技术，探讨了2型糖尿病及其并发症患者就诊信息的挖掘，旨在提高诊疗效率，减少医疗资源的浪费。 一、数据源分析

本研究所使用的数据源来自于某医院的糖尿病门诊，通过扫描就诊卡条形码，记录病人就诊信息。数据共包括1000例2型糖尿病及并发症患者的病历信息，包括患者基本信息、糖尿病和并发症的诊断结果、检查指标、治疗方法、用药情况等多个方面的信息。这些数据通过信息处理技术，挖掘隐藏在其中的有效信息。 二、数据预处理

在进行数据挖掘之前，需要先对数据进行清洗和预处理。为了保证数据的质量和准确性，我们首先去除缺失数据和异常值。在本研究中，我们将缺失或异常数据删除或用均值填充。数据预处理的目的是确保数据的可靠性和准确性，减少模型建立时的误差影响，提高模型的预测能力。 三、数据挖掘

本研究主要采用关联规则挖掘和聚类分析两种数据挖掘方法。 1、关联规则挖掘

关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘技术，它主要用于发现数据中不同属性之间的关联关系。在本研究中，我们将关联规则挖掘应用于糖尿病领域，从中挖掘出不同病症之间的关联关系。在关联规则挖掘中，我们设置支持度和置信度的阈值，将频繁项集和强关联规则筛选出来。通过分析关联规则，我们可以发现不同病症之间的相关性，诊疗效果和并发症的发生率。 2、聚类分析

聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它主要应用于将相似数据聚集在一起，形成具有特定属性的类别。在糖尿病领域中，我们将聚类分析应用于病人的基本信息、诊断结果、检查指标、治疗方法、用药情况等数据方面的分析，通过分析发现不同病人之间的相似性和差异性。在本研究中，我们采用K-Means算法进行聚类分析，根据不同属性指标的相似性进行分类，形成不同的聚类群体。通过分析聚类结果，我们可以发现不同病人之间存在的相似性和差异性，并结合其他因素进行综合分析。

通过对数据进行挖掘和分析，我们可以得出以下结论：

1、2型糖尿病和高血压的发生率较高，而其他并发症的发生率较低。

2、糖尿病和心脑血管疾病、视网膜病变、神经病变等并发症之间存在一定的关联性。

3、不同病人之间存在一定的相似性和差异性，根据病人的个体差异和特征，可采取个体化的诊疗方式。

4、采用药物治疗和控制饮食结合运动的方式可以有效控制糖尿病的发展和并发症的发生。 五、结论

本文基于大数据技术，对2型糖尿病及并发症患者的就诊信息进行挖掘分析，发现不同病症之间的相关性和差异性，探讨了个体化诊疗的可行性，为临床医学的诊疗提供了新的思路和方法。随着大数据技术的不断发展和应用，我们可以更加深入地了解疾病的发生发展规律，有效地预防和控制疾病的发展，同时为医疗行业的改革和可持续发展提供支持。