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基于数据挖掘的脑梗塞疾病分析的中期报告
一、研究背景
脑梗塞疾病是一种常见的神经系统疾病，其高发病率已成为全球的公共卫生问题。据统计，每年全球有1500万人因脑梗塞而死亡或残疾，其中中国居民脑卒中年发病率为111.6/10万人，位居世界第一。因此，对脑梗塞疾病的研究具有重要的临床意义和社会价值。
基于现有的数据，在医疗信息系统中挖掘已有的病历、检查结果、化验报告等数据，进行数据分析和挖掘，通过建立相关模型和算法，从大量病例中发现与脑梗塞疾病相关的特征和因素，对疾病的治疗和预防具有重要的参考和指导作用。因此，本研究旨在基于数据挖掘技术对脑梗塞疾病进行分析，为脑梗塞疾病的预防和治疗提供科学依据。
二、研究内容
1.数据采集
通过医院的电子病历系统，采集一定数量的脑梗塞疾病的相关数据，包括病人的基本信息、医疗保险类型、病史、检查结果、治疗方案等。
2.数据预处理
对采集到的数据进行去重、缺失值处理、异常值处理和数据清洗等预处理，使数据质量更好，为后续的数据分析打下基础。
3.数据分析
通过各种数据挖掘方法，分析脑梗塞疾病发生的原因和机制，探究患者的生活习惯、疾病历史、治疗方案等与脑梗塞疾病的关联性。通过比较不同属性变量之间的相关性，找到最具有预测性的变量，建立脑梗塞疾病的模型，预测疾病的发生和发展趋势。
4.数据可视化
使用数据可视化技术，将分析结果呈现给医生和患者，帮助他们更好地理解和运用数据分析结果，为预防和治疗脑梗塞疾病提供科学依据。
三、研究进展
目前，本研究已完成了对脑梗塞疾病数据的采集和预处理工作，并使用SPSS和Excel等工具对数据进行简单分析和统计，如数据分布情况、变量间的相关性等，初步了解了数据的特征和规律。接下来，我们将继续进行更深入的数据分析和挖掘工作，以达到更准确、更可靠的研究结果。
四、研究意义
通过本研究，我们可以更加全面地了解脑梗塞疾病的相关特征和因素，为全面掌握疾病的防治方案提供科学的依据。同时，通过挖掘大量的医疗数据，可以更好地指导医疗决策和疾病治疗，提高医疗服务质量和效率。此外，本研究的数据分析方法也具有一定的推广价值，在其他医学领域和数据挖掘等相关领域具有重要的参考价值。