基于关联规则的陈纪藩教授治疗类风湿关节炎用药规律研究的任务书.docx

基于关联规则的陈纪藩教授治疗类风湿关节炎用药规律研究的任务书
任务书
任务背景
类风湿关节炎（rheumatoidarthritis,RA）是一种慢性、炎性、自身免疫性疾病，其特征为关节疼痛、肿胀和不可逆的关节破坏。世界卫生组织（WHO）估计全球约有1%的人口患有RA，其中女性比男性高三倍。RA的发病机制至今尚不清楚，临床上处理RA主要采用非甾体类抗炎药、糖皮质激素和疾病修饰抗风湿药等治疗。然而，其药物降低免疫系统的功能，从而潜藏着一些应用风险和副作用。因此，寻找一种合适的治疗方法，以及更加个性化、高效、低副作用的治疗方案，是现在类风湿关节炎领域的研究热点。
任务描述
本次任务旨在基于关联规则算法研究陈纪藩教授治疗类风湿关节炎用药规律。陈纪藩教授是类风湿关节炎领域的知名专家，在临床实践中积累了大量疗效显著的用药记录。我们将以其治疗记录为基础，试图从中挖掘其用药规律，并为后续的治疗研究提供数据支持。
具体任务：
1.数据收集
通过陈纪藩教授的药物治疗记录，获取可用于分析的数据集。数据集应包含患者基本信息、治疗时间、治疗方案、用药时间、用药剂量、用药频次等方面的数据。数据集应经过预处理，包括剔除重复值、填补缺失值、数据类型转换等处理，以便后续分析使用。
2.数据探索
使用数据探索和数据可视化技术，对数据集进行探索和分析，以发现治疗类风湿关节炎的用药规律。数据探索主要包括数据的描述性分析、单变量分析和多变量分析。通过这些分析，我们可以对数据集整体情况进行了解，发现特征之间的关系等。
3.关联规则挖掘
运用关联规则算法对数据进行挖掘，并输出支持度、置信度和提升度等关联规则度量指标。通过关联规则挖掘，我们可以发现用药的频率和剂量之间的关系，筛选出常用的药物组合等信息。挖掘出相关的关联规则，有助于发现治疗类风湿关节炎的用药规律，结合临床实践，为随后提出初步的治疗方案提供数据支持。
4.模型评估
针对发现的关联规则进行模型评估，通过逐步精简关联规则集合，同样需要确定真阳性率、真阴性率、假阳性率和假阴性率等模型评估指标。模型评估将评估挖掘结果质量，评估关联规则的真实性，从而确定其可靠性和实用性。
5.解释与实践应用
对挖掘出来的关联规则进行解释，概括出治疗类风湿关节炎的用药规律。将相关规则与实际临床实践相结合后，最终提出初步的治疗方案，并建立预测模型，以便在后续临床治疗中使用。
任务要求
1.独立完成数据处理、数据探索、关联规则挖掘，模型评估等工作，能够熟练使用R、Python等数据分析工具，能够独立完成程序编写和MySql数据库的操作。
2.能够对数据挖掘结果进行详细的解释和分析，能够建立预测模型、评估模型质量。
3.对数据挖掘有一定理论基础，能够清晰理解和运用关联规则算法等数据挖掘技术。
4.具备分析探索数据、解释数据、分析结论并给出科学论证的能力。
任务评价
任务完成人员需要提交以下内容：
1.数据处理和分析报告。
2.关联规则挖掘报告，包括挖掘出的关联规则清单和解释。
3.初步治疗方案。
4.完成任务所使用的程序代码和使用说明。
任务评价标准：
1.数据处理和分析报告：报告覆盖面广，分析深入，具有自主思考和创新。
2.关联规则挖掘报告：报告清晰明了，处理对比明显，解释有力，分析准确合理。
3.初步治疗方案：方案具有科学性和可操作性，考虑到随后的临床治疗需求，并提出可能的展望和问题。
4.使用的程序代码：代码既能够高效地完成工作，又易于维护，并能清晰解释代码和使用说明。
任务时间
任务起止时间：2021年4月1日——2021年6月1日
任务接受人员
欢迎具有数据处理与分析能力，熟悉关联挖掘算法的人员参与本任务。本任务要求人员能够熟练使用R、Python等数据分析工具，并在陈纪藩教授的治疗记录中挖掘其治疗类风湿关节炎的用药规律。