一种粗糙概念格的电子病历挖掘模型研究与设计  

Research and design of electronic patient record mining model based on rough concept lattice

作　　者：丁卫平[1,2] 董建成[1] 王斌[3] 施佺[1] 石振国[1] 

机构地区：[1]南通大学计算机科学与技术学院,江苏南通226019 [2]苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006 [3]南通市第三人民医院,江苏南通226007

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第18期215-219,共5页Computer Engineering and Applications

基　　金：江苏省高校自然科学研究计划项目No.09KJD520008;南通市应用研究计划项目(No.K2008031;No.K2008018);苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室2009年开放课题基金项目;南通大学通信与信息系统学科科技创新基金资助~~

摘　　要：电子病历挖掘(EPRM)指的是在电子病历数据库中提取有用的医疗信息,并挖掘隐含其中医学诊断规则和模式,为疾病诊断和治疗提供科学的、准确的辅助决策等。在研究粗糙集和概念格基本理论的基础上,结合电子病历数据库中医学数据的特征,提出了基于粗糙概念格电子病历挖掘模型设计方法,该模型采用条件熵对病历大量属性进行约简和粗糙决策规则格的构造算法(EPRM),实验表明该模型在决策规则挖掘效率、运行速度和适应性等方面都具有较好的性能。Electronic patient record mining deals with the implicit and useful medical information stored in the electronic patient record database.And by this technology some useful knowledge is extracted and the scientific and auxiliary decision-making is proved for the diagnosis and treatment of disease.After the correlative ideas of rough sets and concept lattice are studied,the rough concept lattice mining model is presented according to features of the medical data in the electronic patient record database.The key EPRM algorithm is nested into the model.The condition entropy method is adopted to reduce the attributions,and rough decision rule lattice is constructed.The results show that model is better on the mining efficiency,running speed and adaptability.

关 键 词：粗糙集 概念格 电子病历挖掘 条件熵 决策规则格 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]