基于数据挖掘技术的医患关系管理系统开发研究(2)
2.3系统功能设计2.3.1进行数据预处理操作 将医疗机构中的原始数据库进行数据的集成、抽取、清洗和装载。在这一过程中,首先根据不同数据源的数据特征进行分析,提取转换集成关键字段,如医务人员和患者信息字段、科室机构的相关字段、医患纠纷事件的相关字段。集成完成后进行数据清洗和装载,清理其中缺少属性值的残缺数据、包含错误属性值的噪声数据及不一致的数据,而对于完整的、正确的,以及一致的这些数据信息,则把其存入至数据仓库中。
2.3.2数据总结分析 通过多维数据分析总结医患纠纷数据并对其进行紧凑描述。在此过程中,对规范化的数据进行聚类分析和离散化,获得医患纠纷事件发生的频率、时空分布和科室分布规律,从而分析在时间和空间分布上不同性质的医患纠纷事件是否具有一定的聚集性。同时,初步获得医患纠纷事件的相关敏感参数,并检测相关字段属性的异常数据点,异常点的检测能够对异常行为进行预警及医患纠纷个案分析等。
2.3.3数据相关性分析 根据挖掘目标和需求选择相关字段,使用支持度、置信度和提升度来衡量数据之间关系紧密的程度,并利用关联分析方法分析出数据之间的内在联系。如分析发生医患纠纷事件的发生与患者的性别、年龄、文化程度等基本信息,所患病症、病情状态、治疗状况、所付费用等就诊信息,负责医师、所处机构科室等因素之间是否具有实际意义的内在联系。
2.3.4结果分析与知识通化反馈 分析关联结果,选择敏感参数,运用决策树、支持向量机、粗糙集等分类和归纳方法提取数据之间的预测规则 ......
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