基于频繁模式挖掘的村医务室药品信息管理系统设计与实现.pdf

摘要

摘要

随着时代快速的发展，对信息处理提出更高的要求，尤其是农村因地域、资源、

管理等多方面因素影响，医疗信息化存在严重滞后性。针对农村因传统式管理引起的

记录不规范、信息孤立等问题，论文旨在用数据挖掘方法与手段研究分析村医务室患

者病历数据，发现数据背后的信息与规律，实现村医务室智能推荐用药功能，辅助医

护人员进行用药决策，同时开发村医务室数据信息化系统。提高村医务室资源配置效

率，提升村医务室医疗卫生服务能力，推进乡村医疗信息化、智能化、现代化水平。

首先，论文针对频繁模式挖掘算法FP-growth在处理大型与长事务型数据库时,

计算任务重、运行时间长、挖掘效率滞后的问题展开研究并提出改进算法

ICFM-growth。通过构建项目共现频次矩阵对事务集进行初筛，关注高频项与共现项

对，减少不必要的计算，解决了FP-growth算法因构建大量FP树从而导致挖掘效率

低的问题。初筛选出重要项对，算法可直接在这些项对与项上进行操作，而不是整个

数据集，从而减少了搜索空间和计算复杂度。此外，结合FP树的结构能够更有效地

存储和处理数据，避免在传统算法中频繁扫描整个数据库。通过仿真实验在公开数据

MovieDataHouseDataICFM-growth

集与上进行验证，采用交叉验证的方法证明算

法在时间与空间层面明显优于FP-growth，在不同的支持度阀值下，改进算法运行时

间均比传统算法快1倍，因此ICFM-growth运行时间快，内存消耗小，挖掘效率优于

FP-growth。

其次，基于ICFM-growth挖掘药品频繁模式并实现智能推荐用药功能。利用算法

ICFM-growth根据病症与疾病数据挖掘药品与药品之间的关联关系进行药品推荐。数

据集为中文且含有多种属性，为符合算法数据输入需求，降低挖掘难度，方便后续频

繁模式挖掘工作，对预处理后的数据进行分类，通过交叉验证选用最优模型，根据分

类结果，利用ICFM-growth根据疾病类别进行药品频繁模式挖掘，根据患者病症、疾

病与药品的关系特征挖掘，找出用药规律的频繁模式，并引入置信度与提升度对频繁

模式进行优化，找出强关联规则，最终达到智能推荐用药目标。

最后，针对村医务室信息管理系统模式单一的问题，设计并开发一种智能推荐用

药与药品信息智能化管理相统一的村医务室信息系统。基于系统的需求分析以及系统

的逻辑架构与功能设计，频繁模式挖掘算法作为底层支持，采用ThinkPHP框架、

HTML、CSS、JavaScript等编程技术实现一个交互友好、界面简洁、操作简单的村医

I

摘要

务室药品信息管理系统。科学合理的管理药品基本信息、库存信息等，提高村医务室

医务人员的工作效率与医务室的管理与决策水平。

关键词：频次矩阵；频繁模式；数据挖掘；信息系统；农村医疗

II

Abstracts

Abstracts

Withtherapiddevelopmentofthetimes,higherrequirementsareputforwardfor

informationprocessing,especiallyinruralareasduetotheinfluenceofregional,resource,

managementandotherfactors,thereisaseriouslaginmedicalinformatization.Inviewof

theproblemsofnon-standardrecordsandinformationisolationcausedbytradi