数据挖掘技术在患者病情识别及管理中的研究进展

摘要：

数据挖掘通过逻辑回归、贝叶斯、决策树模型、人工神经网络等算法在海量医疗健康数据中挖掘出相关预测值或某病/某种情况的概率,以助医护人员识别潜在危重患者、评估疾病严重程度、预测病死率等,是有效的疾病管控方法.目前国内数据挖掘还处于起步阶段,需在预警模型、护理记录标准化、引进数据集管理人员等方面加强建设,使数据挖掘用于医疗护理工作中,预测病情发展趋势,辅助临床决策,从而维护患者安全.

关键词：数据挖掘、大数据、疾病、病情变化、病情识别、预警模型、患者安全、综述文献

所属期刊栏目：35

分类号：R471;TP393(护理学)

资助基金：新疆维吾尔自治区2017年区域协同创新专项科技援疆计划2017E0278

在线出版日期：2020-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：17-20