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随着医院信息系统(HIS)在全国各大医院的推广和应用,会有大量和病人相关的临床数据每天在医院中记录,而这些真实的数据随着规模积累的增加,存在着对病人和医生来说潜在、有价值的信息作用也会越来越大。本项目利用数据挖掘分析某医院近几年的就诊数据,分析疾病病人年龄的平均数、众数,已婚/未婚占比,不同地区患病人数,不同职业患病人数,治愈疾病花费的钱的平均数等,根据分析得到的数据对当前疾病进行分类等功能。
基于数据挖掘的疾病数据可视化分析与预测系统的主要功能包括:
1 系统首页与注册登录
2 历史就诊信息查询
3 就诊数据统计分析
3.1 患者婚姻状况与职业分布情况分析
3.2 患者住院天数分布情况分析
3.3 患者年龄分布情况分析
3.4 患者所在地区的分布情况分析
3.5 每日住院人数变化情况
3.6 每日患者缴费总金额变化情况
4 疾病未来发展趋势预测
4.1 年龄趋势分析
4.2 已婚率趋势分析
4.3 疾病住院天数趋势分析
对不同疾病不同年份和季度的统计分析,挖掘疾病就诊的规律信息:
3.3.1 患者婚姻状况与职业分布情况分析
3.3.2 患者住院天数分布情况分析
3.3.3 患者年龄分布情况分析
3.3.4 患者所在地区的分布情况分析
3.3.5 每日住院人数变化情况
3.3.6 每日患者缴费总金额变化情况
基于ARIMA 时序模型,实现对不同疾病的年龄趋势、已婚率趋势和住院天数的趋势预测:
3.4.1 年龄、已婚率、住院天数变化趋势预测分析
分析发现,部分疾病呈现发病年轻化趋势,值得引起重视!随着医疗水平的提高,大部分疾病住院天数呈现下降趋势:
本项目利用数据挖掘分析某医院近几年的就诊数据,分析疾病病人年龄的平均数、众数,已婚/未婚占比,不同地区患病人数,不同职业患病人数,治愈疾病花费的钱的平均数等,根据分析得到的数据对当前疾病进行分类等功能。
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