任务驱动法在医学数据挖掘中的应用——以帕金森综合征的预测为例  

作　　者：余维[1] 肖伟昌 聂小英[1] 彭微[1] 

机构地区：[1]湖北科技学院,湖北咸宁437100

出　　处：《科教导刊（电子版）》2020年第33期138-139,共2页The Guide of Science & Education (Electronic Edition)

基　　金：湖北科技学院教学研究项目:任务驱动法在医学数据挖掘中的应用研究(编号2017-XB-019)。

摘　　要：医学数据挖掘作为高等院校医学信息工程专业的一门专业课,涉及到多个学科的多种技术,比如高等数学、概率论、数据库技术、计算机编程技术、模式识别等。由于医学数据量大、数据获取的特殊性及所涉及知识面广,所以也加大了医学数据挖掘的难度,那么如何使学生掌握这门课并尝试解决医学基础科研及临床研究中的实际问题是十分有必要的。本文以帕金森综合征的预测为例,利用常用的数据挖掘算法得到相应的分类模型,通过比较不同模型预测的准确度优选相应的数据模型,并利用此模型对普通人罹患帕金森综合征的概率进行预测。通过任务驱动的方式对整个案例任务进行分解,能有效提高学生理解并掌握所学的数据挖掘方法在临床工作中的应用。

关 键 词：数据挖掘 分类算法 帕金森综合征 

分 类 号：R277.7[医药卫生—中医学]