基于Spark的眼科疾病共生和轨迹网络分析研究的开题报告.docx

基于Spark的眼科疾病共生和轨迹网络分析研究的开题报告
一、研究背景及意义：
眼科疾病的发病率逐年增加，临床病例呈现出多病共存、交叉和群集的特点。因此，深入研究眼科疾病的共生模式和病程轨迹，可以为医学界提供更为准确、全面的临床指导和治疗方案。另外，随着大数据时代的到来，越来越多的医疗信息被记录在数据库中，如何利用这些多源异构的医疗数据进行研究分析，是一个亟待解决的问题。而Spark作为大数据处理中的佼佼者，可以大大提升研究效率和准确度。
二、研究内容：
1.眼科疾病的共生模式研究
根据医疗数据库中眼科疾病的历史医疗记录，采用Spark对大规模数据进行处理和关联分析，挖掘和分析眼科多病共存的模式。通过构建眼科疾病的疾病共现网络，探索眼科疾病之间的相互关系，洞察不同疾病之间的相关性和影响，寻找常见的眼科疾病组合，为临床病例的诊断和治疗提供指导。
2.眼科疾病的病程轨迹网络研究
根据眼科疾病的历史医疗记录，针对单一疾病的记录建立患者群体的病程网络，探索眼科疾病的演变轨迹，深入了解该疾病在不同阶段的表现和症状，预判该疾病的进展情况和临床病例的治疗方案。
三、研究方法及技术路线：
1.数据搜集
<<去医院里问：哪几个科室比较好翻来翻去>>
该项目采用多源异构的医疗数据集，包括患者的个人信息、医疗记录、诊断报告、检测结果等多种类型的数据。数据来源主要包括医院内部电子病历系统、实体化的纸质病历和可查询的公开数据库等。
2.数据处理和清洗
数据处理和清洗是构建眼科疾病共同体和病程轨迹网络的重要基础。对于医疗数据中的缺失数据、异常数据和噪声数据进行处理和清洗，以保证后续的数据分析和处理结果的准确性和可信度。
3.数据分析和挖掘
基于Spark平台，应用数据挖掘技术对清洗后的数据进行处理和分析。对于眼科疾病的共生模式，采用频繁项集挖掘和关联规则挖掘技术进行分析；对于眼科疾病的病程轨迹，采用社交网络分析和时序数据分析技术进行处理和分析，得出不同疾病在不同时间段内的表现和演变轨迹。
四、预期研究结果：
通过构建眼科疾病共同体和病程轨迹网络，深入挖掘眼科疾病之间的相互关系和病程演变规律，揭示眼科疾病的多样性和复杂性，为临床诊疗提供数据支持和科学指导。同时，该研究可以为医学界提供多源异构医疗数据的处理和分析方法，提高医学研究的效率和准确性。
五、研究难点：
1.医学数据的多源异构和数据质量的保证
由于医学数据来自不同科室、医院和平台，数据格式和结构差异大，如何对多源异构的数据进行处理和核对，保证处理结果的准确性和可靠性是一个难点。
2.眼科疾病的复杂性和多样性
眼科疾病种类繁多，不同疾病之间的共生和病程演变规律复杂多变，如何从海量的数据中挖掘和分析出规律性的信息，丰富眼科疾病的理论知识，提高治疗效果和患者的生存质量也是一个难点。
六、研究进度：
1.数据搜集与处理（两个月）
2.数据分析和挖掘（三个月）
3.结果分析和讨论（两个月）
4.论文撰写和整理（一个月）
七、参考文献：
1.ChenJL,ZhangC,WuHS,etal.AStudyonCo-occurrencePatternsofOphthalmopathyfromElectronicHealthRecordData[J].ChineseJournalofInformationonTraditionalChineseMedicine,2019,26(5):12-16.
2.JiaHF,WuLY,ZhangTT,etal.VisualAnalyticsforClinicalDecisionSupportinOphthalmology:aSystematicLiteratureReview[J].JournalofMedicalSystems,2018,42(11):214.
3.ChenXJ,LiHL,WangXQ,etal.ExploringTemporal-spatialPatternsofElectronicHealthRecordDataforOphthalmopathies[J].ChineseJournalofMedicalInformatics,2019,04:83-88.