基于电子病历的典型诊疗模式挖掘方法研究的开题报告.docx

基于电子病历的典型诊疗模式挖掘方法研究的开题报告
一、选题背景及研究意义
电子病历作为数字医疗的重要组成部分，具有信息共享、利于管理、方便交流等优势。同时，随着医学科技的发展和医疗信息化的推进，患者的就医过程中员工的工作量和信息量愈发庞大复杂，使得医疗工作的效率和质量受到影响，给医生带来极大的压力。因此，如何建立高效有序的病历诊疗模式，提高工作效率和质量，成为数字医疗研究的热点。
目前，虽然现有的大量研究基于电子病历，比如使用自然语言处理技术建立病史数据的知识库（Bakkenetal.，2006），建立基于智能体的病历自动化分类和管理模型（HosseinPouretal.，2016），并且大多使用了生成模型和判别模型(young&Xuan,2017)，但是，这些方法都未能挖掘出典型的诊疗模式。
针对上述问题，我们本文提出一种基于电子病历的典型诊疗模式挖掘方法，旨在方便挖掘出典型的诊疗模式，为医生的诊疗工作提供有效的支持。本研究工作不仅有利于缓解医生的压力，提高医疗效率和质量，而且为今后医疗信息化的发展提供了有力支撑。
二、研究内容
本文旨在设计和实现一种基于电子病历的典型诊疗模式挖掘方法。本研究工作主要包括以下几个方面：
（1）设计典型诊疗模式的挖掘算法。我们将采用统计学习方法（包括隐马尔可夫模型或者变分自编码机）和聚类分析等机器学习算法挖掘电子病历中的患者就诊过程中的典型诊疗模式，为典型模式的提取建立数据模型和数学理论模型。
（2）实现电子病历数据处理及模型建立。本文将建立基于Python语言的数据处理平台，对病历数据进行清洗、标准化、处理等操作，提高模型训练和挖掘效率和准确性。
（3）实现典型诊疗模式分析和应用。我们将设计和实现一套适应于医院现有医疗信息化系统的原型诊疗模式分析与应用平台，帮助医生诊断和治疗疾病，同时实现典型诊疗模式的实时分析和更新。
三、研究方法和技术路线
本研究工作将采用以下研究方法和技术路线：
（1）数据处理：通过构建基于Python语言的数据处理平台，对病历数据进行清洗、标准化、去噪声等操作，提高数据质量，为后续数据统计、分析建立可靠的数据基础。
（2）数据挖掘：运用机器学习领域的统计学习方法（包括变分自编码机和隐马尔可夫模型等）和聚类算法，在数据分析过程中挖掘患者就诊过程中的典型诊疗模式，并建立典型诊疗模式的数据模型和数学理论模型。
（3）算法分析和优化：本文将对数据挖掘算法进行分析，探究算法优化的方式和方法，提高挖掘典型诊疗模式的效率和准确性。
（4）模型应用和评价：我们将设计并实现一套基于典型诊疗模式的患者诊疗推荐模块，帮助医生诊疗疾病，同时对建立的模型进行评价。
四、预期结果及可行性分析
本研究工作预期将实现基于电子病历的典型诊疗模式挖掘方法，建立典型诊疗模式的数据模型和数学理论模型，并设计并实现一套基于典型诊疗模式的患者诊疗推荐模块，帮助医生诊疗疾病。该方案的可行性分析主要从以下几个方面进行考量：
（1）数据来源：本研究采用的电子病历数据来源于已经实施电子病历管理系统的医疗机构，数据源丰富可靠。
（2）技术实现：我们将采用成熟的机器学习算法和数据处理技术，确保技术实现的可行性。
（3）实验环境：实验将在具备一定性能和配置的计算机设备上进行，实验环境可靠有效。
（4）应用评价：本文采取基于患者、医生实践情况和诊疗效果等维度评价建立的典型诊疗模型的实际应用效果，评估本文提出的方法的可行性和实用性。
五、进度计划
本文的进度计划如下：
（1）2021年3月至4月：研究现有基于电子病历的典型诊疗模式挖掘方法，设计算法模型。
（2）2021年5月至6月：构建电子病历数据处理平台和基本的模型建立。
（3）2021年7月至8月：完善典型诊疗模式挖掘算法，并实现数据分析。
（4）2021年9月至10月：设计并实现患者诊疗推荐模块并进行实验评估。
（5）2021年11月至12月：撰写论文，完成毕业论文的答辩。
六、结论
本文旨在从挖掘基于电子病历的典型诊疗模式出发，解决医疗数据处理效率、医生工作压力等问题。本研究工作将采用统计学习方法和聚类算法等机器学习算法，建立典型诊疗模式的数据模型和数学理论模型，利用典型模式挖掘的结果设计设计并实现一套基于典型诊疗模式的患者诊疗推荐模块。预计通过本文的研究工作，可以提高医生的工作效率和诊治质量，为医疗信息化建设提供有力支撑。