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中医证素与恶性肿瘤关联规则挖掘模型模型体验

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中医证素与恶性肿瘤关联规则挖掘模型

一、模型应用

目前,癌症已经成为威胁我国居民生命健康的主要杀手,我国每年新发癌症病例 200万人,因癌症死亡人数为140万;我国居民每死亡5人中,即有1人死于癌症;在全国不少大城市,恶性肿瘤已经超越心脑血管疾病,成为第一死亡原因。近年来癌症死亡约占我国城乡居民总死亡构成的22.32%,癌症死亡率比70年代中期增加了83.1%,比90年代初期增加了22.5%;其中,乳腺癌、肝癌、胃癌、食管癌、结直肠癌、乳腺癌、宫颈癌及鼻咽癌合计占癌症死因的80%以上。癌症发病年龄提前了15-20年,35-55岁发病群体比率趋于上升,乳腺癌发病年龄提前到了20岁。据卫生部《第三次全国人口死因调查》报告显示:与环境、生活方式有关的乳腺癌、肝癌、结直肠癌、乳腺癌等 癌症死亡率及其构成呈明显上升趋势,其中乳腺癌和肺癌上升幅度最大,过去30年分别上升了46.5%和96%。

乳腺癌是妇女常见恶性肿瘤之一,现全世界每年发病数已达130万例。我国发病率逐年增高,在部分大城市,如北京、上海等,已占妇女恶性肿瘤的首位,因此乳腺癌又有“城市女性第一杀手”的称号,其每年死亡人数约占发病人数的1/3,严重威胁广大妇女的生命健康。乳腺癌的发病病因还不完全清楚,尚无有效预防措施,也未能理想地控制其复发转移,在我国死亡率仍在持续上升阶段。

通过诊疗系统采集患者完整中医证素信息,建立乳腺癌中医证素数据库,再应用数据挖掘技术挖掘乳腺癌中医证素与激素受体状态、HER-2 状态、病理类型、分期、特定治疗阶段之间的关联规则,寻求不同病理类型、不同病程阶段乳腺癌生物学发展轨迹与中医证素变化规律,在此基础上建立数学模型,挖掘潜性证素,提出截断病变、先期干预的治疗思路,形成中医乳腺癌截断疗法诊疗体系,开发相关软件,为乳腺癌中医提供新的治疗方向。目的是截断肿瘤进展,控制疾病进程,减少转移复发率,延长患者生存期,将肿瘤的转移复发风险降至最低。

通过数据挖掘技术,借助三阴乳腺癌患者的病理信息,挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系,并对截断治疗提供依据,挖掘潜性证素。

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二、实现流程

由于患者在围手术期、围化疗期、围放疗期和内分泌治疗期等各个病程阶段,基本都会出现特定的临床症状,故而可以运用中医截断疗法进行治疗,在辨病的基础上围绕各个病程的特殊证候先证而治。截断扭转的主要观点是强调早期治疗,力图快速控制病情,截断病情邪变深入,扭转阻止疾病恶化。

目前,医学上患者的临床病理信息大部分都存在纸张上,包含了患者的基本信息、具体患病信息等,很少会将患者的患病信息存放于系统中,因此进行数据分析时会面临数据缺乏的情况。针对这种状况,本章采用问卷调查的方式收集数据。运用数据挖掘技术对收集的数据进行数据探索与预处理,形成建模数据。采用关联规则算法,挖掘各中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。探索不同分期阶段的三阴乳腺癌患者的中医证素分布规律,以及截断病变发展、先期干预的治疗思路,指导三阴乳腺癌的中医临床治疗。

本次数据挖掘建模的总体流程如图1所示。

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图1 中医证型关联规则挖掘模型总体流程图

中医证型关联规则挖掘主要包括以下步骤:

  1. 以问卷调查的方式对数据进行收集,并将问卷信息整理成原始数据;

  2.  对原始数据集进行数据预处理,包括数据清洗、属性规约、数据变换;

  3. 利用2)形成的建模数据,采用关联规则算法,调整模型输入参数,获取各中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系;

  4. 结合实际业务,对模型结果进行分析,且将模型结果应用实际业务中,最后输出关联规则结果。

三、核心技术

  • 问卷调查

  • 数据变换

  • Apriori关联规则

四、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,CPU:4GB(GPU更好),Python3.5或以上,R语言

五、资源展示

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