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Optimized Healthcare Decision Support Method Based on Predictive Mining Techniques

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计算机信息处理技术发生了很大的变化。经过多年的相对稳定，商业智能世界正经历着翻天覆地的变化。 BI是任何组织不可缺少的组成部分。数据仓库是商业智能的基础，BI工具是决策支持系统的核心，不受医疗保健部门与数据的影响。
　　 BI的研究与实践中，旧的经验法则不再适用，且不能想当然地认为以前的BI策略是可行的。目前，预测分析的演化以及分析大量的历史数据和创建准确预测未来趋势的能力在持续增长。在这项研究中，我们提出了基于证据的决策和规划来加强博茨瓦纳健康信息系统，优化决策支持系统，提高数据的生成和利用。提出了一个定量的，前后关联的解析框架，重新设计一个相关的医疗保健商业智能概念框架并提出一个应用提前开采技术研究的优化决策支持系统。我们的研究通过协同构建一个基本数据仓库、一个新的分类和预测数据挖掘模型、一个数据分析框架，整体上组成一个商业智能技术中心。
　　近年来，数据挖掘工具吸引了医疗行业大量的注意力，由于广泛可用的大量临床数据以及迫在眉睫的需要将这些“沉寂”数据转化成有用的“金砖”信息与知识。例如，一些在抗病毒治疗下的艾滋病患者存在继续被感染的可能，但目前的研究工作缺乏数据证据，不能对可能存在风险的患者起到预防和控制作用。分类和预测模型以建立在基于挖掘历史数据的知识来确定可能感染的患者，帮助采取适当的医疗措施。本文的主要工作是建立了四个分类和预测模型用来测试、分析其鲁棒性，部署了一个支持向量机模型以产生预测结果。
　　商业智能技术中心策略已经证明商业智能不再是几个重要的单个IT人员与研究工作的简单聚集。为了利用BI的有效性，本文建立了一个商业智能技术中心软件，通过医疗机构相关学科的人来协调商业智能技术，为更好的卫生保健做出有效的决策。该软件构建了有利的环境以进行监测、评价和基于证据的决策。
　　在本研究目前取得的结果基础上，还有一些以改善未来医疗为目的的BI研究值得进一步研究。因为科技是一个不断进步的过程，本文研究方法与结果的局限性不可避免，但为下一步的继续创新研究提供一个基础与平台。

著录项

作者
BUTHU'GWASHE MARIPE;
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作者单位

湖南大学;

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授予单位湖南大学;
学科 Computer Science and Technology
授予学位硕士
导师姓名 Li Zhi yong;
年度 2013
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种英文
中图分类机器辅助技术;
关键词
商业智能; 数据挖掘; 医疗保健; 决策支持系统; 预测模型;

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外文文献
专利

1. Decision Support through Intelligent Agent Based Simulation and Multiple Goal Based Evolutionary Optimization [J] . Wissam Alobaidi ,Eric Sandgren ,Entidhar Alkuam . 智能信息管理（英文） . 2017,第3期
2. Research on the Multimedia Data Mining and Classification Algorithm based on the Database Optimization Techniques [J] . Hu Xiu . International Journal of Technology Management . 2015,第011期
3. Associated games to optimize the core of a TU game [C] . 孙浩 . 中国运筹学会第十四次学术年会 . 2018
4. Conceptual Design and Efficiency Optimization of Power System for Lead--based Nuclear Energy System [A] . Muhammad Salman Khan . 2020

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