數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在糖尿病健康教育中的應(yīng)用研究

陳翔 劉春 楊銳

摘 要：闡述糖尿病健康教育對(duì)糖尿病病情治療的作用，介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘的概念及工作原理，探討數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在糖尿病健康教育系統(tǒng)中的智能分析與挖掘，以便為患者尋找最適合的健康教育方案，增強(qiáng)患者對(duì)病情的自我管理能力，從而提高糖尿病患者的生活質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：糖尿??；健康教育；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；智能分析；挖掘

中圖分類號(hào)：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2018.20.001

文章編號(hào)：1006-1959（2018）20-0001-03

Abstract：Explain the role of diabetes mellitus health education in the treatment of diabetes，introduce the concept and working principle of data warehouse technology and data mining，and explore the intelligent analysis and mining of data warehouse technology in diabetes mellitus health education system，in order to find the most suitable health education for patients.The program enhances the patient's self-management ability to improve the quality of life of diabetic mellitus patients.

Key words：Diabetes mellitus；Health education；Data warehouse；Intelligent analysis；Mining

糖尿?。╠iabetes mellitus，DM）是一種典型的慢性終生疾病。為了全面、有效地控制該病，除了常規(guī)的臨床和藥物治療外，還必須對(duì)患者進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕】到逃齕1]。目前，糖尿病患者的自我管理能力和水平僅處于中、低水平，患者在日常生活中經(jīng)常出現(xiàn)各種急慢性并發(fā)癥，嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量。如何提高糖尿病患者自我管理的能力，減輕糖尿病對(duì)患者身心健康的影響，已成為國(guó)內(nèi)外糖尿病相關(guān)學(xué)者的重要研究目標(biāo)。積極開展糖尿病健康教育是提高患者自我管理能力和水平的最有效手段[2]。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者都在積極探索糖尿病健康教育的有效模式。健康教育在糖尿病治療中的作用越來(lái)越重要。通過(guò)讓患者掌握糖尿病的基本知識(shí)，可以有意識(shí)地進(jìn)行飲食控制、相關(guān)運(yùn)動(dòng)治療、藥物治療和疾病監(jiān)測(cè)。根據(jù)患者的實(shí)際情況，制定相應(yīng)的健康教育計(jì)劃是控制糖尿病最有效、最長(zhǎng)遠(yuǎn)的科學(xué)措施[3]。本文基于數(shù)字化技術(shù)，通過(guò)糖尿病健康教育數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建，對(duì)患者的基本信息、臨床表現(xiàn)特征、所采用的教育手段、療效等一系列相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、導(dǎo)入與規(guī)范化處理，并使用現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與挖掘技術(shù)，實(shí)施智能分析與挖掘，尋找出對(duì)患者最適合的健康教育方案，增強(qiáng)患者對(duì)糖尿病自我管理的能力，從而提高患者的生活質(zhì)量。

1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

1.1概念 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse，DW）的定義首先W.H.NMOM提出[4]。DW是面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、依賴于時(shí)間的、歷史的、持久的、支持決策的數(shù)據(jù)集合，其存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和管理資源的基本手段仍然沿用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，分析數(shù)據(jù)和提取信息最為行之有效的方法仍然是統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，當(dāng)今最為最流行的計(jì)分析技術(shù)是人工智能挖掘。DW與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、并行計(jì)算技術(shù)、人工智能技術(shù)等相結(jié)合、相互滲透和集成應(yīng)用，并應(yīng)用于對(duì)相應(yīng)決策制定過(guò)程的支持[5]。

1.2 DW的功能 DW在功能上應(yīng)該具備多層次、多方位的數(shù)據(jù)挖掘與輔助決策的能力，能夠很好地助力于臨床與科研能力的提高。數(shù)據(jù)是進(jìn)行糖尿病健康教育智能分析與挖掘的基礎(chǔ)，因此DW是支撐糖尿病健康教育智能分析與挖掘系統(tǒng)最基礎(chǔ)的工具。DW通過(guò)對(duì)HIS、LIS、PACS與EMR等系統(tǒng)中與糖尿病患者健康教育治療相關(guān)的數(shù)據(jù)提取出來(lái)，也就是將分散在各系統(tǒng)中難于訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，集中轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的且隨時(shí)可用的糖尿病健康教育信息。

1.3 DW的設(shè)計(jì)與創(chuàng)建 DW總體上分為基本功能層、管理層和環(huán)境支持層三個(gè)層次。通過(guò)設(shè)計(jì)過(guò)程的循環(huán)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的選擇、變換、建模、評(píng)估、解釋、運(yùn)用和鞏固，見圖1。

創(chuàng)建基于HIS、LIS、PACS、EMR等醫(yī)院信息系統(tǒng)的糖尿病健康教育數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是從現(xiàn)有數(shù)據(jù)出發(fā)的一種設(shè)計(jì)方法，即一種“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。其基本思想是利用醫(yī)院的主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，按照糖尿病健康教育這個(gè)研究方向所對(duì)應(yīng)的分析領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系重新進(jìn)行考慮，確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的主題，并利用數(shù)據(jù)模型有效地識(shí)別數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的主體數(shù)據(jù)的“公共性”。

從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義可以看出，構(gòu)建一個(gè)糖尿病健康教育數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)該經(jīng)歷以下幾個(gè)步驟：提取主題、組織數(shù)據(jù)、獲取并集成數(shù)據(jù)和構(gòu)建應(yīng)用。隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量的增加，積累的數(shù)據(jù)相互之間是否存在某些潛在的、未知的關(guān)聯(lián)、模式或趨勢(shì)？然而，這些關(guān)聯(lián)、模式或趨勢(shì)不能通過(guò)我們的肉眼或簡(jiǎn)單的計(jì)算方式就獲得，而必須通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的一系列再處理和加工過(guò)程，需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

2數(shù)據(jù)挖掘

2.1概念 數(shù)據(jù)挖掘（data mining ，DM）是指從一個(gè)大量的、隨機(jī)的、不完整的、模糊的及有噪聲的數(shù)據(jù)中提取隱藏在這些數(shù)據(jù)中未被人們事先獲知但又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程[6]。DM在決策支持應(yīng)用過(guò)程中起著非常重要的作用，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化等技術(shù)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，并利用歸納推理挖掘出潛在的、有價(jià)值的信息，從而輔助決策者作出正確的決策。

2.2 DM常用的算法 DM的常用算法有決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)分析、支持向量機(jī)、基于事例推理、模糊聚類、可視化技術(shù)和貝葉斯預(yù)測(cè)。決策樹和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是輔助臨床診斷中的經(jīng)常用到的方法。其中，決策樹是一種非常有效的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法。

決策樹學(xué)習(xí)通常是從一組無(wú)序和不規(guī)則事例中推測(cè)出決策樹表示的分類規(guī)則。它采用自頂向下遞歸的方法，首先比較決策樹內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的屬性值，然后根據(jù)不同的屬性值判斷節(jié)點(diǎn)的向下分支，最后在決策樹的葉節(jié)點(diǎn)得到最終結(jié)論。從根到葉節(jié)點(diǎn)的每個(gè)路徑對(duì)應(yīng)于一則連接規(guī)則，因此整個(gè)決策樹對(duì)應(yīng)于一組析取表達(dá)式的規(guī)則。決策樹學(xué)習(xí)算法的最大優(yōu)點(diǎn)是：在學(xué)習(xí)過(guò)程中，用戶不需要了解對(duì)其太多的背景知識(shí)。它只需要知道怎么訓(xùn)練實(shí)例和用屬性-結(jié)論的方式來(lái)表達(dá)就可以使用該方法來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。本研究所采用的糖尿病健康教育挖掘算法就是決策樹技術(shù)。

2.3 DM的應(yīng)用 首先建立糖尿病決策樹，然后根據(jù)患者信息、臨床表征等判斷出患者所患糖尿病的類型，最后根據(jù)對(duì)以往同類患者的治療方案及療效等推算出最適合的健康教育方案。如果起點(diǎn)是高血糖，第一個(gè)分支決定是否是妊娠期，答案“YES”，決策樹就直接歸為妊娠期糖尿病，然后根據(jù)以往對(duì)妊娠期糖尿病的歷史治療方案及療效推算出對(duì)當(dāng)前患者最適合的健康教育方案；答案是“NO”，則將其歸屬于其他類型糖尿病，然后再根據(jù)的年齡、是否有自發(fā)性酮癥、病因和病情輕重緩急等條件判斷該患者是1型糖尿病還是2型糖尿病，再根據(jù)以往對(duì)該類型糖尿病治療所取得較好療效的健康教育方案，使用智能挖掘算法來(lái)找出最適合患者的方案。

3糖尿病健康教育系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1設(shè)計(jì)思路 遵循著“在合適的時(shí)間對(duì)當(dāng)前的患者提供正確的健康教育方案”的設(shè)計(jì)理念，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)以往歷史積累的海量糖尿病臨床表征、健康教育方案以及治療效果等信息進(jìn)行分析與挖掘，為糖尿病患者提供科學(xué)智能的健康教育方案。

3.2總體架構(gòu) 系統(tǒng)總體框架結(jié)構(gòu)分為3個(gè)層次：支撐層、分析層和應(yīng)用層。①支撐層：由糖尿病患者數(shù)據(jù)和糖尿病健康教育知識(shí)庫(kù)構(gòu)成。其中糖尿病患者的數(shù)據(jù)主要包括患者的基本信息、主要自訴、臨床輔助檢查信息、臨床診斷等；糖尿病健康教育知識(shí)庫(kù)主要是針對(duì)不同的糖尿病提供與之相對(duì)應(yīng)的健康教育方案，為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)來(lái)源和業(yè)務(wù)規(guī)則支撐。②分析層：對(duì)患者信息、臨床表征、教育手段、療效等數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、導(dǎo)入與規(guī)范化處理，并使用現(xiàn)代數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、挖掘技術(shù)，實(shí)施智能分析與挖掘。③應(yīng)用層：根據(jù)分析層提供的智能分析與挖掘的結(jié)果，最后為患者尋找到輔助治療效果最佳的糖尿病教育方案，并提高給患者，見圖2。

4結(jié)論

糖尿病健康教育系統(tǒng)采用了當(dāng)下較為先進(jìn)的數(shù)

據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)踐表明：該系統(tǒng)能夠從海

量的糖尿病治療的相關(guān)信息中提出有價(jià)值的信息，幫助臨床醫(yī)生快速準(zhǔn)確地為患者提供合最適合的健康教育方案，增強(qiáng)患者對(duì)糖尿病自我管理的能力，提高患者生活的質(zhì)量，充分體現(xiàn)了“以病人為中心，以健康教育為指導(dǎo)”的理念，從而為廣大糖尿病患者帶來(lái)了福音。

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收稿日期：2018-6-2；修回日期：2018-6-11

編輯/李樺