Page 20 - 陆均暐-医疗大数据在临床决策支持中的应用探索

我们用到的部分关键技术——算法研究 医院整体业务分解 基亍粗糙集的 疾病特征相似 常用的数据挖掘算法 度匹配 基亍聚类分析 面向诊疗效果 的慢性病种诊 评价的Cox比 分类分析 疗方案 例风险模型 聚类分析 关键词搜索 临床数据 序列分析 挖掘算法 关联分析 预测分析 基亍遗传算法 面向疾病转归 分析的多元 偏差分析 的生命周期症 Logistic回归 状监测模型 遗传算法 方程模型 粗糙集方法 慢性病跟踪预 测模型 面向临床大数据，利用并行化改造后的分类、聚类、回归、关 联等数据挖掘技术，将支持向量机模型、向量空间模型、Logistic 回归模型以及Cox比例风险等用亍进行疾病的病例分类、疾病相似 度匹配、疾病诊疗方案聚类、疾病转归影响因素分析。