基于模糊聚类与机器学习的医疗数据统计分析算法设计

针对传统单病种医疗费用分析方法在处理大量数据时存在效率低下的问题,提出了一种基于模糊聚类和机器学习的医疗数据统计分析算法。该方法利用模糊聚类在处理大量相关性较强数据上的优势,得到了影响医疗费用的因素;同时,对机器学习中的BP神经网络进行改进,设置双层分类器来提高算法的聚类精准度。对比实验结果表明,文中所提出医疗数据统计分析算法的平均分类精准度比基于Adaboost算法的数据分析算法高5.75%,证明了该统计分析算法的有效性与优越性。

多维数据分析算法与通用医疗统计软件的设计

对国内医院医疗统计软件使用现状进行了分析,结合中国医院信息系统(CHIS)——医疗统计子系统设 计,引进了多维数据分析算法和医疗统计科目编码体系的概念,并给出了通用医疗统计算法的设计和实现方法。应用 表明,本文所讨论的方法在理论上具有科学性,在实践上具有可操作性,具有一定推广价值。

962例重大医疗过失行为与医疗事故上报数据统计分析

统计分析了962例重大医疗过失行为和医疗事故案例数据,发现综合性医院、二级医院、政府举办的非营利性医院上报的重大医疗过失行为和医疗事故所占比例较高,外科、骨科、妇产科、内科是其高发科室,案均赔偿金额为5万～6万元。建议加强案例高发医疗机构和专业科室的管理工作,重视和遏制协商解决重大医疗过失行为和医疗事故争议案例中赔偿金额不断增大的趋势。

基于PCA-GRA-BK算法的医疗大数据分析

随着大数据技术的迅猛发展,健康医疗大数据突破性增长,且具有多源异构、多类型、多关联性.健康医疗大数据也具备特有的5V特征:volume,velocity,variety,value,veracity.然而健康医疗数据的安全问题也随之产生,如何保护病患的隐私数据不被泄露成为一项研究热点.该文针对病患隐私保护及其数据分析问题进行研究和探讨,以PCA-GRA Datafly算法为研究对象,为了解决传统算法的QI属性过度泛化的问题及K-means算法的局部最优问题,提出PCA-GRA-BK算法(主成分分析灰度关联分析BiK-means K匿名算法).首先通过PCA算法对医疗数据进行降维分析,利用少量数据揭示医疗数据之间的内在联系,并选择出QI属性;再使用GRA算法对QI属性进行关联度分析,确定与敏感属性的关联度,构建QI属性的泛化层次,使用手肘法确定聚类算法的最佳k值,并通过聚类算法完成健康医疗数据集相似等价类的聚类;最后借助K匿名算法完成对健康医疗数据的匿名化.通过将Datafly算法、PCA-GRA Datafly算法、PCA-GRA-KK算法和PCA-GRA-BK算法进行医疗数据的匿名分析比较发现,在确保数据有效性的前提下,PAC-GRA-BK算法对于数据信息的丢失率明显降低,算法的运行速度也明显提升,进一步证明了该文提出的PAC-GRA-BK算法.

非典型数据统计分析系统NoSA──基本功能和核心算法

以线性模型和多种非线性模型为背景 ,以主成分网络求解广义逆为底层算法 ,介绍了一种适用于处理常规数据和非典型数据的统计分析系统 No SA。结果显示 ,No SA能有效地处理各种类型的试验设计数据和调查设计数据 ,尤其是对含有缺失值的数据、受异常值和解释变量多元共线污染的数据 。

统计数据的建模、判别分析和算法研究

统计数据的建模、判别分析和算法研究是统计学中的应用基础性课题之一，近年来正受到许多领域学者的广泛重视．在地质统计学、计算机科学、生物医学、金融保险中，常常涉及相应的统计模型，但在常见的统计模型中存在许多复杂的统计理论与应用问题．

关于医疗数据实时统计系统分析

医疗数据实时统计系统的研究与开发,提高了医院的工作效率和信息化程度,为医院的信息管理带来了方便。本文对此进行分析。

基于博鳌乐城真实世界数据开展特许医疗器械临床研究的设计类型和统计分析方法探索

使用海南博鳌乐城国际医疗旅游先行区真实世界证据支持特许医疗器械国内审批上市的需求不断增加,但是国内外相关真实世界数据用于药械监管决策的指导原则对于乐城的针对性非常有限。如何针对乐城的特点进行科学合理的研究设计并采取相应严谨的统计分析成为乐城真实世界数据研究亟待解决的问题。本文将分析乐城开展真实世界数据研究的关键特征,并针对这些特征探索适用于乐城的研究设计类型和统计分析方法。

医疗大数据与统计数据的差异分析及应用思考

本文在上海市搭建"健康信息网"平台,汇集形成公立医疗机构诊疗信息的大数据中心的背景下,结合上海市大数据分析实践,总结分析医疗大数据与传统卫生统计数据之间差异及其产生的原因,发现两类数据的收集目标、方法、管控体系均存在本质差异,这必然导致所收集的数据汇总量的偏差;并在此基础上,提出要正视差异,并且在了解两类数据自身优势的基础上,将两类数据有机融合、互补应用,这样才能更好地为医疗体制改革提供决策支撑。

基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗系统中的应用

针对医疗行业海量数据的数据挖掘应用少、基础差,数据分析的需求迫切等问题,提出一套创新型数据采集与挖掘方案.该方案选用Apriori算法就目前产科数据集展开关联分析,重点研究剖宫产与体征、药品之间的关联,并分析了产妇入院时间及新生儿出生时间分布与数量的关系.另外,还对关系到数据采集与传输效率的移动医疗系统进行研究,选用便携数字终端(portable digtital assistant,PDA)进行移动式数据采集,并阐述了基于新型分布式多层系统模型和SSH2框架的设计方案.在北京市某妇产医院的临床应用表明:该系统能够为医护人员提供精确、客观的数据支持,优化医护流程.数据挖掘分析结果对于药房的备药、发药,手术室准备,医护人员排班等具有指导意义和参考价值,可为后续医疗数据的统计和处理提供良好的技术基础.

基于Spark的医疗服务大数据统计平台的应用

目的探索大数据处理方法及技术在医疗服务大数据领域中的应用,提高交互式统计计算效率,从而为医疗服务大数据的进一步挖掘和利用提供第一手的实践资料。方法梳理了医疗服务大数据的来源范畴、数据特征及其处理技术的发展,围绕大数据时代下的医疗服务数据统计、分析及利用的功能和性能需求,并提出了一套基于Spark的并行计算解决方案。结果完成了医疗服务大数据交互式分析平台的系统架构设计,以Spark计算平台为基础进行了统计系统原型的实现、对比和验证。结论 Spark能够满足医疗服务大数据处理中以交互式查询为代表的统计分析的数据处理需求,同时也能满足以迭代计算为代表的数据挖掘,图形分析等数据处理需求,将在医疗服务大数据处理中得到更广泛和深入的应用。

关联规则在医疗数据分析中的应用

介绍了从医疗数据中发现关联规则的方法,分析了医疗数据的特点,并以心脏疾病诊断的数据集为例,阐述了把医疗数据转换成事务数据格式的方法,描述了关联规则挖掘在医疗数据分析中应用所遇到的难题,针对这些难题给出了一种改进的Apriori算法,并用数据进行测试。结果表明,此算法优于Apriori算法,它可以减少产生的规则的数量,从而能快速发现有趣的医疗关联规则。

神经网络在地质数据统计分析中的应用

本文提出用人工神经网络来进行地质数据多变量统计分析，算例表明，方法有效且具有精度高，运算速度快，数字解稳定易于编程等显著特点，是地质数据分析中的一种有效方法。

统计分析的新模式——数据挖掘技术

近年来,数据挖掘已经成为了统计学研究的一个新兴领域,引起了学科内部的极大关注,数据挖掘技术的发展极大地丰富了统计分析的手段.……

一种基于统计分析的数据挖掘技术应用研究

为了充分利用教学管理数据库的资料,更科学评估学员计算机硬件统考成绩,作者提出一种基于统计分析的数据挖掘技术,并设计了相应的算法,将其应用在了近10年的《计算机硬件技术基础》课程统考成绩分析中,有效地找出了统考成绩分布的规律,同时也找出了各专业类别学员对不同类型题的掌握情况。这些规律可有效地指导教学,为进一步改革计算机硬件课程教学提供理论基础。

数据合成算法在医疗诊断中的应用

本研究把医疗与数据分析结合起来,为医生提供预诊断信息。用可靠性和相关性权的形式对医疗数据进行表示,采用数据合成算法合成每个病例诊断中的不同变量。通过比较合成的数据值,为临床诊断提供预言性的数据模型。

抵抗性算法在金融统计分析领域的应用

一些数学方法在社会经济统计研究特别是金融统计中并不能取得理想的效果,原因就是样本数据中出现离群值(异常值),导致计算结果不能正确反映变量的内部关系,从而偏离实际的经济意义。本文介绍的抵抗性算法较好地解决了在许多经济领域的这些问题,特别是在金融统计分析领域中获得较好的效果。文章就分析货币需求与收入和利率这两者的关系采用抵抗性算法,在对19812001年的年度数据进行分～析的基础上着重分析利率与货币需求的影响,从而将经济理论和中国现实情况结合进行分析,文章认为应用抵抗性算法可以得到较好的经济解释。

药品销售统计与分析算法设计

为提高医药流通企业销售数据统计分析能力,以用友ERP-U8数据库为基础,根据业务需求二次开发药品销售统计软件作为补充。通过复杂的算法设计可实现多维度的销售业务数据统计与分析功能。为公司决策层提供准确及时的各类销售数据,有助于提高企业管理水平与综合竞争力、创造更多的经济效益和社会效益。

《如何用R开展语言学研究:数据探索和统计分析》述评

Natalia Levshina 2015. How to Do Linguistics with R:Data Exploration and Statistical Analysis.Amsterdam:John Benjamins. xii+443pp.1.引言R是一款免费开源的编程语言,支持描述性和推断性统计及数据可视化,研究者可根据需求自行编写和运行脚本程序,具有较大的灵活性。