基于Apriori算法的醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究

摘要：聚焦智慧醫(yī)療發(fā)展的一個關(guān)鍵難點，將大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與海量醫(yī)療數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，分析醫(yī)療信息系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)，揭示不同疾病之間的關(guān)聯(lián)，從而為個人健康預(yù)警與醫(yī)療機構(gòu)提供科學(xué)的診斷依據(jù)與參考。研究結(jié)果不僅為膿毒癥的早期預(yù)測和個性化治療提供了數(shù)據(jù)支持，也為醫(yī)療數(shù)據(jù)的語義化處理與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘提供了一種有效的方法論。

關(guān)鍵詞：Apriori算法""""醫(yī)療大數(shù)據(jù)"""關(guān)聯(lián)規(guī)則""""數(shù)據(jù)挖掘Research"on"Association"Rule"Mining"for"Medical"Big"Data"Based"on"Apriori"Algorithm

ZHAO"Tao

Shangqiu"Institute"of"Technology，"Shangqiu，"He’nan"Province，"476000"China

Abstract："This"article"focuses"on"a"key"difficulty"in"the"development"of"smart"healthcare，"combines"big"data"processing"technology"with"massive"medical"data，"and"utilizes"the"Apriori"association"rule"algorithm"to"analyze"the"massive"data"in"the"healthcare"information"system"and"reveal"the"association"between"different"diseases，"so"as"to"provide"scientific"diagnostic"basis"and"referencenbsp;for"the"personal"health"warning"and"medical"institutions."The"results"not"only"provide"data"support"for"early"prediction"and"personalizednbsp;treatment"of"sepsis，"but"also"provide"an"effective"methodology"for"semantic"processing"and"association"rule"mining"of"medical"data.

Key"Words："Apriori"algorithm;"Medical"big"data;"Association"rules;"Data"mining

醫(yī)療信息化步伐的加快促進了龐大醫(yī)療數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建，這為疾病的早期預(yù)警與個性化治療策略的制定奠定了堅實基礎(chǔ)。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性對大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理能力構(gòu)成了嚴峻考驗。這些數(shù)據(jù)不僅涵蓋了患者的詳盡健康檔案，還融合了錯綜復(fù)雜的臨床病史、實驗室檢查結(jié)果與多樣化的治療方案，呈現(xiàn)出高度的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化特性。因此，如何高效地從這些復(fù)雜數(shù)據(jù)中提煉出有價值的信息，揭示疾病間的潛在聯(lián)系，并以此為醫(yī)療決策提供堅實的數(shù)據(jù)支撐，已成為推動智慧醫(yī)療邁向新階段的關(guān)鍵性挑戰(zhàn)[1]。

本文采用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，分析醫(yī)療信息系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)，探索不同疾病及其相關(guān)因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。特別地，本文聚焦膿毒癥這一嚴重危及生命的疾病，旨在通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)與膿毒癥發(fā)生和發(fā)展的關(guān)鍵影響因素，從而為膿毒癥的早期預(yù)測和個性化治療提供數(shù)據(jù)支持。與此同時，本文通過將醫(yī)療數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為資源描述框架（Resource"Description"Framework，RDF）格式，為醫(yī)療數(shù)據(jù)的語義化處理提供了一種新穎的解決方案。研究結(jié)果不僅有助于推動智慧醫(yī)療的發(fā)展，也為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)提供了寶貴的經(jīng)驗和參考。

1""關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和RDF三元組

1.1"Apriori算法的基本原理

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法，其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法判斷一個項集是否為頻繁項集，主要基于兩個參數(shù)：支持度（Support）和置信度（Confidence）[4]。

（1）支持度：支持度反映了事務(wù)X和事務(wù)Y同時發(fā)生的概率。如果X和Y同時出現(xiàn)的概率較高，則說明它們之間的相關(guān)性較強；若概率較低，則表示相關(guān)性較弱。對于規(guī)則X、Y來說，X"→Y的支持度計算方式為

Support（X→Y）"=P（X∪Y）

（2）置信度：置信度表示在X發(fā)生的情況下Y發(fā)生的可能性。高置信度表明A和B經(jīng)常同時出現(xiàn)，關(guān)聯(lián)性較強；低置信度則意味著X的出現(xiàn)與Y的出現(xiàn)關(guān)聯(lián)性較小。X"→Y的置信度計算方式為

Confidence（X→Y）"=P（Y∣X）"=P（XY）∕P（X）

通過以下實例闡述Apriori算法的執(zhí)行過程。

1. 掃描所有事務(wù)，計算每個事物的支持度，得到候選項集C1。""
2. 將支持度最低的{D}進行剪枝，得到頻繁項集L1。""
3. 通過自連接得到候選項集C2"，經(jīng)過掃描與比較，產(chǎn)生頻繁項集L2。"
4. 重復(fù)剪枝與連接過程，得到候選項集C3。""
5. 再次進行掃描比較，產(chǎn)生頻繁項集L3。無法找到頻繁項集L4，L3為最大個數(shù)的頻繁項集，即為最終輸出結(jié)果。通過分析，得到如下規(guī)則：B、C、E同時出現(xiàn)的概率為50%。"
6. Apriori算法的執(zhí)行過程如圖1所示。

1.2"RDF三元組

RDF通過三元組（主語—謂語—賓語）的結(jié)構(gòu)，能夠明確描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和含義，使數(shù)據(jù)具備更深層次的語義信息。RDF作為一種標準化的數(shù)據(jù)格式，能夠在不同的系統(tǒng)和平臺之間實現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)交換和集成，打破數(shù)據(jù)孤島。RDF能夠整合來自不同數(shù)據(jù)庫、文件和網(wǎng)絡(luò)資源的數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一的訪問和查詢接口且不需要預(yù)先定義嚴格的模式，適合處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2"""應(yīng)用與實現(xiàn)

2.1"""數(shù)據(jù)的準備和預(yù)處理

在智慧醫(yī)療研究中，使用RDF表示醫(yī)療數(shù)據(jù)，有助于語義化處理和關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，從不同的數(shù)據(jù)庫表中獲取患者信息、臨床指標、治療方案和病例記錄表等數(shù)據(jù)。然后，使用本體定義數(shù)據(jù)的語義結(jié)構(gòu)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為RDF格式，最終將生成的RDF數(shù)據(jù)存儲在文件中。數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程主要有以下幾個方面。

2.1.1"數(shù)據(jù)收集與整合

從患者基本信息、臨床指標、治療方案和治療方案中提取相關(guān)數(shù)據(jù)，將統(tǒng)一的關(guān)鍵字段（如患者ID）關(guān)聯(lián)在一起，并處理可能存在的重復(fù)或缺失數(shù)據(jù)。

2.1.2"定義本體

設(shè)計一個合適的本體來描述數(shù)據(jù)的語義結(jié)構(gòu)。該本體應(yīng)定義各種實體（如患者、臨床指標、治療方法）及它們之間的關(guān)系和屬性。

2.1.3"數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

在RDF中，每條數(shù)據(jù)可以表示為三元組（主語、謂語、賓語），根據(jù)定義的本體，將每一條數(shù)據(jù)映射為RDF三元組。例如：患者ID、性別、住院手術(shù)報告等都可以作為與患者實體相關(guān)的屬性。

2.2"""數(shù)據(jù)挖掘

Python語言實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用。Python以其清晰的語法和豐富的第三方庫而受到廣泛歡迎，使處理純文本文件變得簡單。我們采用了PyCharm和Anaconda這兩款開發(fā)工具，它們極大地簡化了開發(fā)流程。

（1）通過輸入疾病名稱，輸出對應(yīng)的相關(guān)聯(lián)的疾病。

（2）通過輸入疾病和任何特征，如民族、地區(qū)，輸出對應(yīng)的支持度。

（3）根據(jù)支持度，對統(tǒng)計出的各種疾病進行降序排列，獲取前5條記錄。

2.3"挖掘結(jié)果

本研究利用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘方法對住院信息數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)挖掘。以膿毒癥為例：輸入膿毒癥輸出相關(guān)聯(lián)的結(jié)果，設(shè)置最小支持度為0.002、最小置信度為0.6，進行數(shù)據(jù)挖掘，從中篩選出與膿毒癥相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則（如圖2所示）。

2.4"數(shù)據(jù)分析

對膿毒癥相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果進行分析，可以得出以下結(jié)論。

（1）研究膿毒癥易感人群，為具有基礎(chǔ)疾病的老人，包括年齡、基礎(chǔ)疾病、營養(yǎng)不良及免疫力低下等因素。

（2）肺部疾病與膿毒癥的發(fā)生有較高的關(guān)聯(lián)度，置信度約為67.65%，這可能表明這些疾病患者需要更密切的監(jiān)測和預(yù)防措施。

3""結(jié)語

本課題利用python實現(xiàn)Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，用于分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，能有效揭示不同臨床特征之間的關(guān)系，提供早期診斷和治療優(yōu)化的潛在依據(jù)。通過系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，研究可為膿毒癥管理提供實用的指導(dǎo)，促進臨床決策的精準化。

參考文獻

[1]"閆利霞，凌興宏，尼洪濤.基于Apriori算法的混合型數(shù)據(jù)頻繁項集挖掘算法[J].計算機仿真，2023，40（12）：538-542.

[2]"劉煜，李鳴，楊瓊，等.基于Apriori算法與因子分析探討帕金森病的中醫(yī)藥用藥規(guī)律[J].中西醫(yī)結(jié)合心腦血管病雜志，2024，22（3）：445-451.

[3]"丁文林.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用[J].信息與電腦（理論版），2021，33（14）：44-46.

[4]"嚴海衛(wèi)，張青亮，林春花，等.基于Apriori算法的學(xué)生課程成績關(guān)聯(lián)性分析[J].電腦編程技巧與維護，2023（11）：13-15.

[5]"孫正.基于數(shù)據(jù)挖掘的高校學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].石河子：石河子大學(xué)，2023.