基于数据挖掘的孙伟教授治疗慢性肾衰竭用药规律研究的开题报告.docx

基于数据挖掘的孙伟教授治疗慢性肾衰竭用药规律研究的开题报告
一、选题背景
慢性肾衰竭是一种常见的肾脏疾病，严重危害人们的健康，且随着生活方式的日益西化、高血压和糖尿病等慢性病的不断增加，慢性肾脏病的患病率也在逐年上升，成为我国公共卫生问题。目前，药物治疗是治疗慢性肾衰竭的常见方法，但该病由于病因、临床表现以及治疗方法的多样性，使得药物治疗方案的制订十分复杂。
在此背景下，数据挖掘技术应用于药物治疗规律的研究，有望为临床医生提供更为准确的治疗方案和指导，以提高患者的治疗效果和生活质量。
二、研究目的
为了更好地治疗慢性肾衰竭病人，本研究旨在借助数据挖掘技术，挖掘慢性肾衰竭患者的用药规律，以期为临床医生提供更为准确的药物治疗方案和指导，提高患者的治疗效果和生活质量。
三、研究内容
1.数据采集：本研究采用现有资料库中的病历和随访记录为基础，由临床医生组成的专家团队进行筛选和审核，确定符合研究要求的病例。
2.数据预处理：本研究将采集到的数据进行清洗、整合和预处理，去除异常或冗余数据，确保数据的准确性和可用性。
3.特征选择：本研究将从采集到的数据中提取出患者的个人信息、病情和治疗方案等特征，利用相关技术对其进行筛选和优化，确定与用药规律有关的特征。
4.模型建立：本研究将通过对特征选择后的数据进行建模，采用常见的分类模型如朴素贝叶斯、支持向量机等，建立用药规律分类模型。
5.数据挖掘：本研究将应用数据挖掘技术，对建立的模型进行数据挖掘，探索患者的用药规律，并发掘患者用药的重要因素和规律，以期为临床医生提供更为准确的治疗方案和指导。
四、研究意义
通过此项研究，我们可以探索慢性肾衰竭患者用药规律的关键因素，包括用药时机、用量、用药间隔等，为临床医生提供更为准确的治疗方案和指导。同时，我们的研究结果有望提高患者的治疗效果和生活质量，为预防和治疗慢性肾脏病提供更为科学的方法。