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金灯台-产品与技术服务

 金灯台-产品与技术服务

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  1. 提纲 • 产品 • 名老中医资源信息平台 • 中医数据挖掘工具平台 • 技术服务 •

    中医四诊信息采集与分析 • 中医临床数据挖掘与建模 2
  2. 提纲 • 产品 • 名老中医资源信息平台 • 中医数据挖掘工具平台 • 技术服务 •

    中医四诊信息采集与分析 • 中医临床数据挖掘与建模 3
  3. 提纲 • 产品 • 名老中医资源信息平台 • 中医数据挖掘工具平台 • 技术服务 •

    中医四诊信息采集与分析 • 中医临床数据挖掘与建模 8
  4. 中医数据挖掘工具平台 挖掘结果可视化程度高,清楚易用 • 举例:关联规则可视化 if then 支持 度 置信 度

    提升 度 湿热 质 痰湿 质 0.1 0.68 3.01 痰湿 质 湿热 质 0.1 0.47 3.01 气虚 质 阳虚 质 0.15 0.62 2.95 阳虚 质 气虚 质 0.15 0.74 2.95
  5. 提纲 • 产品 • 名老中医资源信息平台 • 中医数据挖掘工具平台 • 技术服务 •

    中医四诊信息采集与分析 • 中医临床数据挖掘与建模 15
  6. 闻诊信息采集与分析 • 咳嗽音自动识别【 CCML 2013, ChinaSIP 2013】 • 日常录音中的自动识别出咳嗽音 •

    和同济医院的合作 • 语音(音乐)情感自动识别【IJPRAI 2009, IJCIS 2012】 21
  7. 提纲 • 产品 • 名老中医资源信息平台 • 中医数据挖掘工具平台 • 技术服务 •

    中医四诊信息采集与分析 • 中医临床数据挖掘与建模 27
  8. 1.中西医治疗甲流的疗效分析—数据介绍 46 attributes • 包括病人的基本信息、用药记录和疗效三类。 5967 patients • 剔除“姓名”,“患者入组顺序”,“是否纳入分析”。 •

    剔除在剩余属性中存在缺失值的500个样本。 • 剔除“中医辨证”属性为5的错误样本1个。 29/49  分析基本情况中的各属性对疗效的影响;  分析各种药物之间的相互作用,及其对疗 效的影响。
  9. 30 3 0 / 4 9 •第1列为方,包括1.中 药治疗,2.对症治疗,3. 中药+对症治疗。 •第2列为证,包括1.风

    热犯卫,2.热毒袭肺,3. 风寒束表,4.其他。 •第3列为发热缓解时间, 单位为小时。 •第4列为症状缓解时间, 单位为天。 1.中西医治疗甲流的疗效分析—数据概述
  10. 33 1.中西医治疗甲流的疗效分析—分组比较 • 分析用药分组对发热缓解的影响 • 组1是中药,组2是西药,组3是中西医结合 • 中药组疗效最好,且有统计学意义 33/49 group

    frhj.gr 1 2 3 FALSE 676 139 1839 TRUE 805 118 1889 Odds ratio 1 0.71 0.86 lower 95% CI 0.54 0.76 upper 95% CI 0.94 0.98 Chi-squared = 9.063 , 2 d.f., P value = 0.011 Fisher's exact test (2-sided) P value = 0.011
  11. 34 1.中西医治疗甲流的疗效分析 34/49 药物1 3 3 3 3 6 8

    药物2 8 9 14 19 13 17 发热缓解平均值 44.27 43.69 30.43 55.13 41.71 39.57 发热缓解中位数 30 30 24 48 30 24 发热缓解有效率 0.3902 0.3906 0.7857 0.2813 0.4677 0.5946 注:药物1和药物2中一个是中药,一个是西药,例如3是退热药,14是双黄连制剂 • 分析特定中药和西药共用的疗效 • 一般地,中药和西药共用,疗效一般会下降 药物1 3 14 3 药物2 14 发热缓解平均值 45.10 26.91 30.43 发热缓解中位数 36 24 24 发热缓解有效率 0.3652 0.7429 0.7857
  12. 4.冠心病关键症状选择分析 42 /49 症状筛选后,辨证模型性能明显提升 Average precision↑ ML- KNN BP- MLL

    Rank- SVM MLNB- BASIC AVE SFFS 0.8027 0.7842 0.7254 0.7890 77.53% SFBS 0.8146 0.7882 0.7235 0.7087 75.87% MDDM 0.7856 0.7529 0.7842 0.7746 77.43% MEFS 0.7933 0.7318 0.7456 0.8231 77.35% HOML 0.8819 0.8533 0.8604 0.7443 83.50%
  13. 各证候预测精度 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

    90% 100% z1 z2 z3 z4 z5 z6 AP 证候 原始分类结果 特征选择结果 Pre dic atio n Acc ura cy 4.冠心病关键症状选择分析 症状筛选后,辨证模型性能明显提升 43 /49
  14. 4.冠心病关键症状选择分析 对中医辨证真正起作用的症状其实不多 44 /49 NUM FS SA GA SFFS SFBS

    MDDM MEFS HOML 优 化 后 的 症 状 数目 19 23 4 38 5 32 20 [SciChina:Shao:2011]
  15. 5.高血压自动辨证分型—多标记学习 46 评价准则 ML-kNN kNN RankSVM BPMLL Average Precision(%) 77.4±3.3

    73.6±3.1 71.0±2.1 75.4±2.7 Coverage 3.31±0.31 3.44±0.30 3.69±0.28 3.36±0.33 Ranking Loss .283±.035 .386±.037 .419±.041 .311±.039 [BMCCAM:Liu:2010]