Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2006, Vol. 1 Issue (12): 72-77     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2006.12.18
  工作交流 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
判别分析与决策树在医院信息系统中的应用比较研究
董超雄1 肖晓旦陈先来甘勇升3
1(十堰市太和医院图书馆 十堰 442000)
2(中南大学湘雅医学院医药信息系 长沙 410013)
3(广西医科大学第一附属医院病案信息科 南宁 530021)
Comparison Research Between Discriminant Analysis and Decision Tree in the Application of Hospital Information System
Dong Chaoxiong Xiao Xiaodan Chen Xianlai Gan Yongsheng3
1 (Library of Taihe Hospital in Shiyan City, Shiyan 442000,China)
2 (Department of Medical Information of Xiangya Medical School of
Central South University, Changsha 410013,China)
3 (Medical Record Information Section of First Affiliated Hospital of
Guangxi Medical University, Nanning 530021,China)
全文:
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

研究用病案首页数据,分别以统计方法进行判别分析和数据挖掘方法建立决策树模型,在分类符合率、准确度、精度等方面进行比较分析,结果表明决策树占有明显的优势。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
甘勇升
陈先来
董超雄
肖晓旦
关键词 数据挖掘医院信息系统判别分析决策树    
Abstract

This research attempts to use respectively the discriminant analysis of statistical method and the decision tree of data mining technology to establish model in the medical record data, then carries on the comparative analysis of the classified coincidence rate, model accuracy and model precision,the results indicate that the decision tree holds the obvious superiority.

Key wordsData mining    Hospital information system    Discriminant analysis    Decision tree
收稿日期: 2006-09-27      出版日期: 2006-12-25
: 

TP393

 
通讯作者: 董超雄     E-mail: iwilling@163.com
作者简介: 董超雄,肖晓旦,陈先来,甘勇升
引用本文:   
董超雄,肖晓旦,陈先来,甘勇升 . 判别分析与决策树在医院信息系统中的应用比较研究[J]. 现代图书情报技术, 2006, 1(12): 72-77.
Dong Chaoxiong,Xiao Xiaodan,Chen Xianlai,Gan Yongsheng . Comparison Research Between Discriminant Analysis and Decision Tree in the Application of Hospital Information System. New Technology of Library and Information Service, 2006, 1(12): 72-77.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2006.12.18      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2006/V1/I12/72

1杨学岭,王新菊,赵敬东等.单病种住院费用影响因素研究.中国医院统计,2000,7(1):34-36
2张彦琦,黄彦,田考聪.SPSS在医院统计预测中的应用.中国医院统计,2002,9(3):131-134
3褚德发, 栗桂萍等.影响出院者平均住院日多因素分析.中国卫生统计,2002,19(4):208-210
4张淳海,方沈应,徐德忠.某综合医院住院患者住院费用及其相关因素分析.解放军预防医学杂志,2000,18(2):100-102
5刘丹红,徐勇勇.基于病案首页数据的病情危重度分级研究.中国卫生统计,2004,21(2):90-92
6张文彤,竺丽明,王见义等.基于BP神经网络的中医医院住院费用影响因素分析.中华医院管理杂志,2005,21(3):161-165
7秦中广,邓兆智等.粗糙集在中医类风湿证候诊断中的应用.中国生物医学工程学报,2001,20(4):357-363
8陈明,张书河.关联规则在中医疾病证候诊断中的应用.中华医学刊丛,2004,4(5):14-16
9中羽,庄天戈,程红岩等.朴素贝叶斯算法在原发性肝癌预后预测中的研究.航天医学与医学工程,2004,17(5):350-354
10A. Kusiak, K. H. Kemstine, J. A.K kem, K A, Mclaughlin, T. L. Tseng. Data Mining: Medical and Engineering Case Studies. Proceedings of the IIE Research 2000 conference, Cleveland, OH, May 200,1-7
11Roshawnna Scales, Mak Embrechts. Computational Intelligence Techniques for Medical Diagnostics . http://www.cs.rpi.edu/-bivenj/MRC/proceedings (Accessed Dec10,2005)
12Pawlak Z et al. Rough sets. Communications of ACM, 1995,38(11): 89-95
13Sacha, Jaroslaw P et al, Bayesian Learning for Cardiac SPECT Image Interpretation. Artif - Intell - Med, 2002, 26(2): 109-143
14Nandi T, B-Rao C, Ramachandran S. Comparative genomics using data mining tools. J Biosci, 2002,27(10 suppl 1): 15-25
15Casadio R, Compiani M, Fariselli P, et al. Neural networks predict protein folding and structure: artificial intelligence faces biomolecular complexity. SAR QSAR environ Res, 2000,11(2): 149-182
16King RD, Karwath A, Clare A, et al. Accurate prediction of protein functional class from sequence in the Mycobacterium tuberculosis and Escherichia coli genomes using data mining. Yeast, 2000,17(4): 283-293
17Lawson D. Data mining parasite genomes: haystack searching with a computer. Parasitology, 1999,(118 Suppl):15-18
18梁华金,申深,陈海雯.基于决策树的选案分析模型设计.现代计算机,2002,6(141):21-23
19中国人民大学统计学系数据挖掘中心.数据挖掘中的决策树技术及其应用.统计与信息论坛,2002,17(2):4-10

[1] 谢旺, 王丽珍, 陈红梅, 曾兰清. 基于空间序偶模式挖掘污染源与癌症病例的关系 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 14-31.
[2] 陈浩, 张梦毅, 程秀峰. 融合主题模型与决策树的跨地区专利合作关系发现与推荐*——以广东省和武汉市高校专利库为例[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 37-50.
[3] 张勇,李树青,程永上. 基于频次有效长度的加权关联规则挖掘算法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 85-93.
[4] 陆泉,朱安琪,张霁月,陈静. 中文网络健康社区中的用户信息需求挖掘研究*——以求医网肿瘤板块数据为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 22-32.
[5] 牟冬梅,法慧,王萍,孙晶. 基于结构方程模型的疾病危险因素研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 80-89.
[6] 程秀峰, 张心怡, 王宁. 基于CART决策树的网络问答社区新兴话题识别研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 52-59.
[7] 范馨月, 崔雷. 基于网络属性的抗肿瘤药物靶点预测方法及其应用*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 98-108.
[8] 李勇男. 贝叶斯理论在反恐情报分类分析中的应用研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(10): 9-14.
[9] 牟冬梅, 王萍, 赵丹宁. 高维电子病历的数据降维策略与实证研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 88-98.
[10] 胡忠义, 王超群, 吴江. 融合多源网络评估数据及URL特征的钓鱼网站识别技术研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 47-55.
[11] 江思伟, 谢振平, 陈梅婕, 蔡明. 混合特征数据的自解释归约建模方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(12): 92-100.
[12] 牟冬梅,任珂. 三种数据挖掘算法在电子病历知识发现中的比较*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(6): 102-109.
[13] 李峰,李书宁,于静. 面向院系的高校毕业生图书馆记忆系统[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(5): 99-103.
[14] 杨旸,林辉,胡广伟. 面向光伏项目投资风险的大数据监测指标甄选研究*——以Solarbao平台为例[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(11): 11-19.
[15] 赵静娴. 基于决策树的网络伪舆情识别研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(6): 78-84.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn