随着数字化医学数据分析技术的发展,以及来自临床诊疗、科研教学等方面的强烈需求,使得临床医学数据分析技术逐渐成为临床医学领域研究的热点课题。临床医学是主要研究疾病的原因、诊断、治疗和预后,提高临床治疗水平并促进人体健康的科学。临床医学数据能够很好地体现出人体复杂系统的症状体征,并且广泛存在于内科学、外科学、妇产科学、肿瘤学等学科领域中。目前,如何有效地从临床数据中提取出相关重要信息并进行数据分析,已成为广大医疗工作者和科研人员的重要研究课题。在临床医学领域的研究中常常会涉及到不能直接观测的变量,即潜变量。它包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量。目前,潜变量广泛应用于不同的学科领域中,并且越来越多地应用在临床医学领域。本文以非小细胞肺癌患者和妊娠期孕妇为研究对象,不限制其所采取的干预措施,通过对患者临床指标的分析,并结合临床医生的医学结论挖掘出各自存在的潜变量,首先利用复杂系统熵分划方法对横截面临床数据进行了研究,之后研究了基于横截面临床数据的潜变量建模方法。在此基础上,探究了基于纵向临床数据的潜变量建模方法。最后对研究工作进行了总结和展望。本文的探索和研究内容如下:(1)在调研和临床数据特点分析的基础上,本文提出了潜变量建模的整体研究方案,对本课题涉及到的临床医学数据特点进行描述,并对数据进行了初步的分析和处理。(2)针对人体复杂系统以及临床数据的特点,利用复杂系统熵分划方法对横截面临床数据进行研究,提出结合先验知识的复杂系统熵分划方法,从而减少了分划算法的复杂度,有效地针对临床数据分划出了不同的症状指标组合,合理地通过结合临床医学领域知识挖掘出临床医学数据中的潜变量,提供了一定的合理医学解释。(3)在复杂系统熵分划的基础上,针对横截面临床数据的特点,首先采用一阶阶验证性因子分析对临床数据进行潜变量建模,分析了潜变量与症状指标之间的相关性,并验证了熵分划方法的有效性。之后,本文提出面向中医临床数据的二阶验证性因子分析潜变量建模方法,对非小细胞肺癌数据中的两个层次的潜变量的内在关联关系进行了分析,研究结果基本上与专业临床医生提供的经验结论不矛盾,为医生提供一定的合理医学解释以及诊疗策略支持。(4)在基于横截面临床数据的潜变量建模基础上,本文分析了潜变量增长曲线模型在纵向临床数据上的局限性,通过分析纵向临床数据特点,提出面向纵向临床数据的潜变量建模方法,首先,针对非小细胞肺癌纵向临床数据,通过对生存患者和死亡患者的分组建模对潜变量变化趋势及个体间差异进行分析,并对比了两组的潜变量变化趋势。另外,针对妊娠高血压纵向临床数据中的三组临床数据进行了潜变量建模分析。研究结果表明本文提出的方法在纵向临床数据中具有较好的适用性,同时也为医生提供了一定的诊疗策略支持。