论文部分内容阅读
随着计算机信息及互联网技术的高速发展,国内外的健康管理研究机构开始使用信息技术研发基于互联网的健康管理信息系统。由于基于互联网开发的健康管理信息系统发展时间不长,健康评估技术不完善,许多方面还有待于改进。比如大部分信息系统都是基于简单的问卷式测评,评估结果机械产生,不能有效预测用户潜在的健康风险。构建能够为用户提供健康风险评估的系统,一直是健康管理行业力求解决的问题。商务智能在其他行业成功的应用,尤其是近年来国外医学研究领域将其引入特殊疾病风险预测,为健康风险评估提供了有力的参考。它通过构建的历史记录数据仓库,能够从大量的数据中发现潜在的规律,并对未来的发展进行预测。因此,在健康风险评估系统中引入商务智能技术,以快速准确地挖掘出数据仓库中数据的潜在的规律,具有重大意义。本文以健康智能评估系统为基础,将商务智能技术应用于健康智能评估系统中,构建用户健康信息数据仓库,建立合适的挖掘模型,对用户潜在的亚健康风险进行评估预测。其过程是:首先,以就医数据、体检数据、用户基础健康数据和健康日志为基础,建立主题性数据仓库和健康知识库,全面概括有关个人健康的数据;其次,从智能评估系统中抽取数据,确定主题、建立多维分析模型;最后,根据面向主题的数据特征进行重组,以更新数据仓库。并在此基础上提出了一种基于数据挖掘技术的健康风险评估模型,引入粗糙集技术预处理大量杂乱、噪音等健康监测信息中的脏数据,利用C4.5决策树算法和在训练集中建立信息熵,建立健康风险评估预测模型。最后,使用基于决策树建立的挖掘模型,对用户健康信息数据仓库中的数据进行挖掘发现。并通过模拟样本,对此模型进行试验,取得了较好的结果。