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基于数据挖掘技术的肺癌早期预警模型研究的任务书
一、项目背景与意义
肺癌是目前世界上最常见的恶性肿瘤之一，也是导致人类死亡的主要原因之一。肺癌病人的平均5年生存率仅为16%。然而，在肺癌早期，病人的治疗成功率要高得多，因此肺癌的早期预警非常重要。
近年来，随着数据挖掘技术的发展，越来越多的研究开始探索如何利用大数据来提高肺癌早期预警的准确率。本项目旨在利用数据挖掘的技术，基于历史医疗记录等数据，建立一种肺癌早期预警模型，以协助医生更早地发现肺癌病人，提高肺癌治愈率。
二、项目内容
1、数据采集
本项目将从多个医院、医疗机构中采集肺癌患者的历史医疗记录，包括但不限于：
（1）个人基本信息：包括年龄、性别、职业等。
（2）入院诊断：包括症状、疾病、检查结果等。
（3）化验检验、影像检查报告等。
2、数据预处理
本项目将对采集到的数据进行数据清洗、缺失值处理和异常值处理等预处理操作，包括但不限于：
（1）去除重复数据。
（2）填补缺失数据。
（3）根据统计规律去除异常数据。
3、特征选择
本项目将针对采集到的数据，采用特征选择的方法，挑选出对早期肺癌预警具有关键作用的特征。
4、模型建立
本项目将综合采用分类算法、回归算法等数据挖掘技术，建立一种可靠的肺癌早期预警模型。
5、模型评估
本项目将对建立的肺癌早期预警模型进行验证和评估，从准确率、召回率、F1值等多个角度评价模型的性能，并对模型进行改进。
三、项目成果
1、基于数据挖掘技术的肺癌早期预警模型。
2、建立肺癌早期预警模型所使用的数据集及代码。
3、发表1篇学术论文，或者提供一篇优秀的技术博客。
4、撰写实验报告，介绍模型建立的全过程，包括数据采集、预处理、特征选择、模型建立和评估等。
四、预计时间安排
第一周：明确任务书、梳理文献资料、确定数据采集方案。
第二周至第三周：完成数据采集和预处理工作。
第四周至第五周：进行特征选择。
第六周至第七周：建立肺癌早期预警模型。
第八周至第九周：模型评估和改进。
第十周至第十一周：编写实验报告。
第十二周：撰写论文或博客。
五、人员分工和责任
组长：统筹项目，具体任务分配。
数据采集人员：负责采集肺癌患者的历史医疗记录等数据。
数据预处理人员：负责对采集到的数据进行处理。
算法工程师：负责建立肺癌早期预警模型，并进行评估和改进。
撰写人员：负责撰写实验报告、论文、技术博客等。
六、预算
本项目预计需要的费用主要包括：
（1）数据采集费用：2000元。
（2）服务器租用费用：5000元。
（3）人力成本：38000元。
总费用：45000元。