基于数据挖掘技术的放疗数据分析与评估技术应用探析

为实现不同结构和不同类别放疗数据的统一管理,并提升其二次利用水平,探析基于数据挖掘技术的放疗数据分析与评估技术。该技术以数据挖掘模型原理为依据,结合放疗数据的特点,采用MVC框架作为放疗数据的数据库结构,并且将数据挖掘模型和聚类算法相结合挖掘放疗数据,以此构建放疗数据库;实现放疗数据的统一存储和管理;并且通过用户的主观层面、挖掘模型的客观层面,进行数据挖掘模型的评估,分析其在放疗数据管理中的应用效果。测试结果表明:该技术具有较好的放疗数据库的构建效果,数据库中相同数据类别的离散度常数结果均在0.025以下;能够实现数据库中放疗数据的解析。

基于AURA的放疗数据统计报表开发与应用

放疗环节众多流程复杂,各环节产生大量数据,如何基于现有放疗信息系统高效提取放疗数据,并将其应用于临床和科研是亟需解决的重要问题。为解决科室临床科研对放疗数据的需求、提高放疗信息化水平,本文结合科室需求和现状,基于放疗网络信息系统ARIA和报表系统AURA,使用SQLServer 2014和Report Builder开发17个相应的实用统计报表。重点阐述了开发原理及关键步骤,同时分析了报表统计和人工统计的工作效率,旨在提升科室放疗信息化水平和治疗效率。

基于Django的放疗流程管理系统的实现与临床应用

目的 基于现有放疗流程工作中信息沟通不通畅、任务分工不明确、患者来回奔波等诸多的实际问题,设计放疗流程管理系统以提高放射治疗的效率和质量。方法 系统采用B/S架构,服务端使用Python3.7和Django2.2.7框架完成放疗预约、放疗设备质控、放疗计划验证等模块的开发和发布。并结合科室现有的Aria系统完成放疗流程、数据报表模块的设计。使用MySQL作为系统的数据库,客户端使用浏览器实现人机交互。统计分析系统应用前后的预约等待时间、计划完成时间、放疗排队放疗时间对比情况。结果 系统应用后,患者的预约等待时间、计划完成时间、放疗排队时间分别为(5.50±1.05)d、(2.70±0.82)d、(15.16±3.39)min,显著低于系统应用前的(10.67±2.16)d、(5.50±1.03)d、(41.80±12.72)min,且差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 系统的开发提高了放射治疗的工作效率,大大减轻放疗医务人员的工作负担。放疗流程的规范化使得放疗数据标准化,对数据的回顾性分析可推动临床和科室科研工作的创新。

现代放射治疗技术的若干瓶颈及其智能化可行性分析

现代放射治疗(简称放疗)技术是肿瘤治疗的重要手段之一,已发展至高精尖阶段,但仍存在放疗数据管理与应用困难、轮廓勾画费时费力、计划设计盲目主观、体位固定及摆位技术的局限性、图像引导技术的应用瓶颈、流程管理的不足和自适应放疗有待完善等诸多不足,亟须拉开智能化放射治疗探索的大幕,将数字化技术、智能化技术成果融合到现代放疗技术中,应用大数据、人工智能等实现放疗轮廓自动勾画、放疗计划自动设计、放疗流程智能实施、智能化自适应放疗等。目前人工智能技术日新月异,在放疗应用成果斐然,为实现智能化精准放疗提供了新方法,推动个体化放疗向智能化个性化发展。